OCR （Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別）是指電子設(shè)備（例如掃描儀或數(shù)碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程；即，針對印刷體字符，采用光學(xué)的方式將紙質(zhì)文檔中的文字轉(zhuǎn)換成為黑白點陣的圖像文件，并通過識別軟件將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式，供文字處理軟件進(jìn)一步編輯加工的技術(shù)。如何除錯或利用輔助信息提高識別正確率，是OCR的課題，ICR（Intelligent Character Recognition）的名詞也因此而產(chǎn)生。衡量一個OCR系統(tǒng)性能好壞的主要指標(biāo)有：拒識率、誤識率、識別速度、用戶界面的友好性，產(chǎn)品的穩(wěn)定性，易用性及可行性等。



文字特征抽取：單以識別率而言，特征抽取可說是 OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究報告特別的多。而特征可說是識別的籌碼，簡易的區(qū)分可分為兩類：一為統(tǒng)計的特征，如文字區(qū)域內(nèi)的黑/白點數(shù)比，當(dāng)文字區(qū)分成好幾個區(qū)域時，這一個個區(qū)域黑/白點數(shù)比之聯(lián)合，就成了空間的一個數(shù)值向量，在比對時，基本的數(shù)學(xué)理論就足以應(yīng)付了。而另一類特征為結(jié)構(gòu)的特征，如文字影像細(xì)線化后，取得字的筆劃端點、交叉點之?dāng)?shù)量及位置，或以筆劃段為特征，配合特殊的比對方法，進(jìn)行比對，市面上的線上手寫輸入軟件的識別方法多以此種結(jié)構(gòu)的方法為主。

種方式靈活性比較高，但是經(jīng)常會出現(xiàn)噴碼機堵嘴的現(xiàn)場，導(dǎo)致噴印字符不全或者漏噴的現(xiàn)象；第二種方式在打碼過程中容易出現(xiàn)打印重疊、少打、漏打等現(xiàn)象；針對以上問題大多數(shù)工廠采用人工方式進(jìn)行檢測，但這樣會極大的影響生產(chǎn)速度。

欣維視覺可針對噴碼的產(chǎn)品進(jìn)行質(zhì)量檢測，將產(chǎn)品中出現(xiàn)的字體模糊、噴碼變形、字符錯誤、點狀字符無法連接等噴碼質(zhì)量缺陷進(jìn)行分揀并剔除，保障所有產(chǎn)品噴碼質(zhì)量的一致性。