Daten aus Bildern extrahieren mit n8n und OCR

🧾 Zusammenfassung

Die Extraktion von Daten aus Bildern, insbesondere bei Dokumenten wie Rechnungen, ist ein häufiges Anwendungsfeld für Automatisierung und KI. Tools wie n8n ermöglichen es, Workflows zu erstellen, die Bilder aus Cloud-Speichern abrufen, per OCR analysieren und strukturierte Daten erzeugen. Doch oft scheitert der Prozess an der letzten Meile: dem fehlerhaften HTTP-Request. In diesem Artikel beleuchten wir genau solch einen Fall aus der n8n-Community und zeigen, wie man ihn technisch sauber umsetzt – auch ohne tiefes Programmierwissen.

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🔑 Wichtigste Erkenntnisse

• • Bilder lassen sich mit OCR-Diensten automatisiert analysieren
• • n8n ist ein leistungsstarkes No-Code-Tool für Workflows mit Cloud-Integrationen
• • Fehler bei HTTP-Requests lassen sich oft durch Header-Korrekturen oder Payload-Anpassungen beheben
• • ChatGPT kann beim Erstellen von Workflows helfen, aber nicht alle Details korrekt umsetzen

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🛠 Praktische Anwendungsfälle

Ein typisches Szenario: Ein Nutzer möchte automatisch Rechnungsdaten aus Bildern extrahieren, die in Google Drive gespeichert sind. Der Workflow in n8n sieht so aus:

1. Google Drive Node: Ruft das Bild (z. B. eine JPG- oder PNG-Datei) ab
2. HTTP Node: Sendet das Bild an einen OCR-Dienst wie OCR.space, Google Vision API oder Tesseract über eine API
3. Function Node: Analysiert das OCR-Ergebnis und extrahiert relevante Felder wie Rechnungsnummer, Betrag und Datum
4. Speicherung oder Weiterverarbeitung: Z. B. Eintrag in eine Datenbank oder Versand per E-Mail

Doch genau beim HTTP-Request an den OCR-Dienst kommt es häufig zu Problemen. Der Nutzer aus der n8n-Community berichtet, dass der letzte Node fehlschlägt – trotz korrektem API-Key und URL.

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🔍 Technische Details & Fehleranalyse

Der Fehler liegt meist im Zusammenspiel aus Headern, Formdaten und Content-Type. Häufige Stolpersteine:

• • Falscher Content-Type: Viele OCR-Dienste erwarten `multipart/form-data`, nicht `application/json`
• • Fehlende Dateien: Das Bild muss korrekt als „Binary File“ gesendet werden, nicht als Base64-String
• • Fehlende API-Schlüssel: Manche Dienste benötigen den API-Key im Header, andere als Parameter
• • Fehlermeldungen ignoriert: Die genaue Fehlermeldung aus dem HTTP Node gibt oft entscheidende Hinweise

Beispiel für einen funktionierenden HTTP Request an OCR.space:

• • Methode: POST
• • URL: `https://api.ocr.space/parse/image`
• • Header:

- `apikey`: Ihr OCR.space API Key

• • Body:

- `mode`: Formdaten (multipart/form-data) - `file`: Das Bild als Binary-Datei aus dem vorherigen Node

In n8n müssen Sie dafür den Binary-Datenfluss korrekt konfigurieren. Wichtig: Der Dateiname darf keine Sonderzeichen enthalten.

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💡 Ausblick: Warum das Thema wächst

Die Nachfrage nach automatisierter Dokumentenverarbeitung steigt rapide – von KMUs, die Buchhaltungsprozesse vereinfachen wollen, bis zu Großunternehmen mit riesigen Dokumentenarchiven. Dank KI-gestützter Texterkennung (OCR) und Workflows wie in n8n lässt sich dieser Prozess heute ohne klassische Programmierung umsetzen.

Zukünftig werden Modelle wie GPT-4 Vision oder Gemini Pro mit direkter Bildverarbeitung noch präzisere Resultate liefern. Auch Self-Hosting-Tools wie Tesseract werden durch bessere Vorverarbeitung und ML-Modelle immer genauer.

Fazit: Wer heute Workflows zur Bildanalyse automatisiert, legt den Grundstein für eine skalierbare, KI-basierte Dokumentenverarbeitung von morgen.

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🚀 Ihre nächsten Schritte

Sofort umsetzen (5 Minuten): Öffnen Sie Ihren n8n-Workflow und prüfen Sie den HTTP-Node. Stellen Sie sicher, dass der Content-Type auf `multipart/form-data` steht und die Datei korrekt als Binary File gesendet wird.

Tool-Empfehlung: OCR.space – Ein kostenloser OCR-Dienst mit API-Zugang, ideal für einfache Workflows ohne komplexe Authentifizierung.

Weiterführend: Lesen Sie im n8n-Forum die Diskussionen zu „OCR + HTTP Node“, um aus echten Fehlerfällen zu lernen und Best Practices für API-Workflows zu entdecken.