OCR的概念是在1929年由德國科學(xué)家Tausheck提出來的，后來美國科學(xué)家Handel也提出了利用技術(shù)對文字進(jìn)行識別的想法。而早對印刷體漢字識別進(jìn)行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他們發(fā)表了篇關(guān)于漢字識別的文章，采用了模板匹配法識別了1000個(gè)印刷體漢字。早在60、70年代，世界各國就開始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的識別方法研究為主，ocr字符識別源代碼，且識別的文字僅為0至9的數(shù)字。

第二：工件位置的一致性

工件位置的不一致性是導(dǎo)致測量檢測的一個(gè)特別重要的關(guān)注要素。工業(yè)生產(chǎn)線上不論是在線檢測還是離線檢測，機(jī)器視覺系統(tǒng)在獲取產(chǎn)品圖片信息時(shí)需要確保產(chǎn)品所抵達(dá)的位置是同一個(gè)位置，否則會出現(xiàn)定位不準(zhǔn)確，測量工具出現(xiàn)的位置就不準(zhǔn)確，導(dǎo)致測量結(jié)果出現(xiàn)偏差，對于產(chǎn)品的合格性很難把控。

第三：標(biāo)定

在測量的時(shí)候一般是需要進(jìn)行標(biāo)定，主要分為光學(xué)畸變標(biāo)定、投影畸變標(biāo)定，物像空間的標(biāo)定等，臺州OCR字符識別，不過一般的標(biāo)定算法都是基于平面的標(biāo)定，對于不是平面的很難用標(biāo)定算法解決。 還有有些特殊的測量過程中不會使用到標(biāo)定板，所以標(biāo)定算法不一定能解決所有問題。

噪聲去除：對于不同的文檔，我們對噪聲的定義可以不同，根據(jù)噪聲的特征進(jìn)行去噪，就叫做噪聲去除傾斜較正：由于一般用戶，OCR字符識別怎么樣，在拍照文檔時(shí)，都比較隨意，因此拍照出來的圖片不可避免的產(chǎn)生傾斜，這就需要文字識別軟件進(jìn)行較正。版面分析：將文檔圖片分段落，分行的過程就叫做版面分析，由于實(shí)際文檔的多樣性，復(fù)雜性，OCR字符識別好不好，因此，目前還沒有一個(gè)固定的，的切割模型。

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