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USANDO IRONOCR

Rendimiento optimizado para un procesamiento OCR más rápido y eficiente

Kannaopat Udonpant
Kannapat Udonpant
Actualizado:

In 2024.12, IronOCR introduced a feature that significantly reduced the file size of generated searchable PDFs when processing multi-page TIFF images. While this improvement achieved smaller output files, it also introduced performance challenges in processing speed and memory usage.

Initial optimizations in 2025.1 began addressing these performance issues. The comprehensive performance improvements were later delivered in the 2025.2 release, which maintained the smaller file sizes while resolving the speed and memory challenges when handling multi-page documents.

Identifying the Bottleneck: Page Rotation & Processing Time

One major performance bottleneck was page rotation. Each operation created a new instance instead of reusing existing ones, leading to unnecessary processing time and memory consumption. This inefficiency resulted in increased processing time and memory consumption, particularly when converting large TIFFs into searchable PDFs.

Optimization Version (IronOCR 2025.2)

The initial fix in IronOCR 2025.1 focused on optimizing instance reuse for page rotation. This led to a modest 10% improvement, reducing processing time from 63 seconds to 57 seconds. But this was just the beginning.

As we delved deeper, we identified several other areas for enhancement.

Systematic Performance Enhancements

Key Areas of Improvement

  • Instance Reuse for Repeated Operations
  • Optimizing Concurrent Processing
  • Memory Allocation & Object Lifecycle Management
  • Searchable PDF Rendering Improvements

Each of these optimizations built upon the last, leading to the breakthrough improvements in IronOcr 2025.2.

Key Observations: What Changed?

With these enhancements, the IronOcr 2025.2 update delivered significant performance improvements:

Faster Processing:

  • 24-page searchable PDFs now process 49% faster (63s → 32s).
  • Multi-document processing improved by 45%.
  • Single image OCR is 35% faster.

More Efficient Memory Usage:

  • Object allocations reduced by up to 63%.
  • Less memory fragmentation led to smoother performance.

Benchmark Results

ReadSimpleImage:

  • 2025.2 version: 867.1 ms, 16.27% faster than 2024.11 version, 34.83% faster than 2025.1 version.

Optimized OCR Processing 1

  • Memory: 81.65 MB, 31.27% less than 2024.11 version, 42.12% less than 2024.12 version.

Optimized OCR Processing 2

ReadMultipleDocs:

Optimized version (2025.2): 20706.6 ms, 15.61% faster than (2024.11) version.

Optimized OCR Processing 3

  • Memory: 1.2 GB, 4.76% less than Legacy.
  • Pdfium version: Failed the benchmark

Optimized OCR Processing 4

Real-World Applications: How Businesses Benefit

A law firm digitizing legal contracts previously faced slow OCR processing when handling multi-page scanned agreements. With IronOcr 2025.2, they can now convert contracts into searchable PDFs nearly 50% faster, streamlining case research and compliance checks.

Healthcare: Efficient Medical Record Processing

Hospitals and clinics often deal with large TIFF scans of patient records. Before, converting a 24-page medical history document into a searchable PDF took over a minute. Now, with improved memory management and concurrent processing, this task is completed in just 32 seconds, allowing for faster access to critical patient data.

Finance & Auditing: Handling Bulk Reports

Accounting firms scanning hundreds of pages of financial reports needed a solution to keep file sizes manageable while ensuring text remained searchable. With IronOCR’s refined rendering, they can now process multi-document scans more efficiently, reducing both processing time and final file sizes.

Research & Archives: Preserving Historical Documents

Archivists working with scanned research papers and historical documents require highly accurate text recognition while keeping files lightweight for storage. The latest optimizations allow them to handle large-scale document conversions with significantly lower processing overhead.

The Evolution of Searchable PDFs: A Process, Not Just a Jump

Optimization isn’t a single leap forward, it’s a step-by-step process shaped by real-world challenges.

  1. 2024.11: Introduced file size reduction for searchable PDFs but encountered performance limitations.
  2. 2024.12: Rendering improvements reduced PDF file sizes but revealed speed and memory issues with large TIFFs.
  3. 2025.1: Addressed the first bottleneck in page rotation processing, improving processing time by 10%.
  4. 2025.2: Comprehensive optimizations delivered a 49% performance boost, improved memory efficiency, and smoother handling of large searchable PDFs.

Each update builds upon the lessons from the last, resulting in an OCR engine that’s faster, more efficient, and ready for high-demand workloads.

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Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son los beneficios de usar la reutilización de instancias en el procesamiento OCR?

La reutilización de instancias en el procesamiento OCR, como se implementa en IronOCR 2025.2, reduce la carga de crear nuevas instancias para cada operación, lo que lleva a velocidades de procesamiento más rápidas y menor consumo de memoria.

¿Cómo mejora el rendimiento OCR el procesamiento concurrente?

El procesamiento concurrente en IronOCR 2025.2 permite procesar múltiples tareas OCR simultáneamente, mejorando significativamente la velocidad y eficiencia general del procesamiento de documentos.

¿Qué optimizaciones se han hecho en la renderización de PDF en la última actualización de OCR?

La última actualización en IronOCR 2025.2 incluye una mejor renderización de PDF, lo que mejora la calidad y la velocidad de convertir imágenes en documentos PDF buscables.

¿Cómo se mejora el uso de la memoria en la última versión del software OCR?

El uso de la memoria se mejora en IronOCR 2025.2 optimizando la asignación de memoria y reduciendo la fragmentación, lo que disminuye el consumo total de memoria hasta en un 63%.

¿Qué problemas se abordaron para mejorar la velocidad de procesamiento en el software OCR?

IronOCR 2025.2 abordó cuellos de botella de rendimiento anteriores, como procesos ineficientes de rotación de páginas, lo que resultó en tiempos de procesamiento significativamente más rápidos.

¿Cómo pueden beneficiarse los bufetes de abogados de la última actualización del software OCR?

Los bufetes de abogados pueden beneficiarse de IronOCR 2025.2 convirtiendo documentos legales en PDFs buscables casi un 50% más rápido, lo que ayuda en la investigación eficiente y la gestión del cumplimiento.

¿Qué ventajas ofrece la actualización OCR para el procesamiento de TIFFs multipágina?

La actualización en IronOCR 2025.2 ofrece un manejo eficiente de grandes TIFFs multipágina, con un procesamiento hasta un 49% más rápido y una mejor gestión de memoria, haciéndolo adecuado para el procesamiento de documentos de alto volumen.

¿Cómo se beneficia la industria de la salud del procesamiento OCR más rápido?

La industria de la salud se beneficia de IronOCR 2025.2 al procesar registros de pacientes y grandes escaneos TIFF más rápido, permitiendo un acceso más rápido a información médica crítica.

¿Qué mejoras se han hecho en la lectura de múltiples documentos?

IronOCR 2025.2 ha mejorado la función ReadMultipleDocs, resultando en tiempos de procesamiento más rápidos y un uso de memoria más eficiente al manejar conversiones de documentos en masa.

¿Cómo ayuda la actualización OCR en el archivo y la investigación?

Archivistas e investigadores se benefician de IronOCR 2025.2 al convertir grandes volúmenes de documentos con una sobrecarga de procesamiento reducida, preservando la integridad del documento mientras se asegura un almacenamiento eficiente.

Kannaopat Udonpant
Kannapat Udonpant
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Ingeniero de Software
Antes de convertirse en Ingeniero de Software, Kannapat completó un doctorado en Recursos Ambientales de la Universidad de Hokkaido en Japón. Mientras perseguía su grado, Kannapat también se convirtió en miembro del Laboratorio de Robótica de Vehículos, que es parte del Departamento de Ingeniería ...
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