Med OCR teknologier kan innehållet av ett formulär läsas in, positionen av varje ord och dess innehåll kan extraheras, dock kan relationen mellan orden ej förstås. Denna rapport siktar på att lösa problemet med att berika data från ett strukturerat formulär utan någon förinställd konfiguration genom användandet utav klustring. Detta görs med en kvantitativ metod där mätning av en utvecklad prototyp som räknar antal korrekt klustrade textrutor och en kvalitativ utvärdering. Prototypen fungerar genom att mata en bild av ett ofyllt formulär och en annan bild av ett ifyllt formulär och en annan bild av ett ifyllt formulär som innehåller informationen som ska berikas till en OCR-motor. Utdatan från OCR-motorn körs genom ett efterbearbetningssteg som tillsammans med en modifierad euklidisk algoritm och en oskarp strängsökningsalgoritm kan klustra fältnamn och fältvärden i den ifyllda formulärbilden. Resultatet av prototypen för tre olika formulärstrukturer och 15 olika bilder vardera gav en träffsäkerhet från 100% till 92% beroende på formulärstruktur. Denna rapport kunde visa möjligheten att grupper ihop fältnamn och fältvärden i ett formulera, med andra ord utvinna information från formuläret / With OCR technologies the text in a form can be read, the position of each word and its contents can be extracted, however the relation between the words cannot be understood. This thesis aims to solve the problem of enriching data from a structured form without any pre-set configuration using clustering. This is done using the method of a quantitative measurement of a developed prototype counting correctly clustered text boxes and a qualitative evaluation. The prototype works by feeding an image of an unfilled form and another image of a filled form which contains the data to be enriched to an OCR engine. The OCR engine extracts the text and its positions which is then run through a post-processing step which together with a modified Euclidean and fuzzy string search algorithm, both together is able to cluster field names and field values in the filled in form image. The result of the prototype for three different form structures and 15 different images for each structure ranges from 100% to 92% accuracy depending on form structure. This thesis successfully was able to show the possibility of clustering together names and values in a form i.e., enriching data from the form.