diff --git a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
index 0d449aa883ea05ef9c8d51ff67bfbb0721e93f7a..29ff73732af8ffbcd8495e4315818d96e50746d2 100644
--- a/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
+++ b/.vscode/ltex.hiddenFalsePositives.de-DE.txt
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 {"rule":"UPPERCASE_SENTENCE_START","sentence":"^\\Qpytest Python Unittest Framework.\\E$"}
 {"rule":"DE_CASE","sentence":"^\\QPakete für die Entwicklung: pyinstaller \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q Eine Bibliothek zum Verpacken eines Pythonprogrammes in ein alleinstehendes Programm.\\E$"}
 {"rule":"DE_COMPOUND_COHERENCY","sentence":"^\\QDie Kommandozeilen Parameter werden direkt an die Funktion main() übergeben, die alternativ zu Nutzung über die Kommandozeile von anderen Python-Programmen importiert und aufgerufen werden kann.\\E$"}
+{"rule":"GERMAN_SPELLER_RULE","sentence":"^\\QFür das Beispiel aus \\E(?:Dummy|Ina|Jimmy-)[0-9]+\\Q wird das erwartete Ergebnis FAT3264128 auch geliefert.\\E$"}
diff --git a/Praxisbericht.pdf b/Praxisbericht.pdf
index 9025eb323cdd7ec53fc75b8534620454a4453ad3..1ea8d89d4028a086600aba58749302fc32a3eee8 100644
Binary files a/Praxisbericht.pdf and b/Praxisbericht.pdf differ
diff --git a/Praxisbericht.tex b/Praxisbericht.tex
index 4a33268dad0c18bdcf90dd13018ee769736362e7..8cc3aaf86226cd869a69a7a425b75f484718e575 100644
--- a/Praxisbericht.tex
+++ b/Praxisbericht.tex
@@ -339,14 +339,18 @@
 				\end{figure}
 
 
+			\pagebreak
 			\subsection{Übergabe an Tesseract} \label{sub: call tesseract}
 				Für die eigentliche Texterkennung wird eine weite Software namens \emph{Tesseract} verwendet. Für diese gibt es eine
-				Python-Wrapper-Bibliothek namens \lstinline{pytesseract}, welche die Verwendung stark vereinfacht.
+				Python-Wrapper-Bibliothek namens \lstinline{pytesseract}, welche die Verwendung stark vereinfacht. \cite{tesseract,pypi:pytesseract}
 
 				Die Kommunikation mit der Bibliothek ist in die Datei \lstinline{src/tesseract.py} ausgelagert. Dort steht die Funktion
 				\lstinline{tesseract.read_text_in_image()} zur Verfügung, die ein Bild akzeptiert und den gefundenen Text zurückgibt. Diese wird für
 				jeden Bildausschnitt aufgerufen.
 
+				\medskip
+				Für das Beispiel aus \autoref{fig: textbox} wird das erwartete Ergebnis \lstinline{FAT3264128} auch geliefert.
+
 
 			\subsection{Textanalyse des Ergebnisses} \label{sub: textanalyse}
 				Der von Tesseract gefundene Text wird zum Abschluss analysiert und mit der Liste an gültigen Codes verglichen. Dadurch werden