字符切割:由于拍照條件的限制,經(jīng)常造成字符粘連,斷筆,因此極大限制了識別系統(tǒng)的性能,這就需要文字識別軟件有字符切割功能。字符識別:這一研究,已經(jīng)是很早的事情了,比較早有模板匹配,后來以特征提取為主,由于文字的位移,筆畫的粗細,斷筆,粘連,旋轉(zhuǎn)等因素的影響,極大影響特征的提取的難度。版面恢復(fù):人們希望識別后的文字,仍然像原文檔圖片那樣排列著,段落不變,位置不變,順序不變地輸出到word文檔、pdf文檔等,這一過程就叫做版面恢復(fù)。后處理、校對:根據(jù)特定的語言上下文的關(guān)系,對識別結(jié)果進行較正,就是后處理。工作流程編輯一個OCR識別系統(tǒng),其目的很簡單,只是要把影像作一個轉(zhuǎn)換,使影像內(nèi)的圖形繼續(xù)保存、有表格則表格內(nèi)資料及影像內(nèi)的文字,一律變成計算機文字,使能達到影像資料的儲存量減少、識別出的文字可再使用及分析,當(dāng)然也可節(jié)省因鍵盤輸入的人力與時間。

其次是應(yīng)用度會加速深化。機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)M一步拓展和深化,從工業(yè)、制藥、印刷、檢測等逐漸向更多新興領(lǐng)域邁進。未來在智能機器人、自動駕駛、人臉識別、安防、等領(lǐng)域的應(yīng)用將會越來越多。
競爭度會日臻激烈。隨著普及度和應(yīng)用度的不斷變化,未來進軍機器視覺的企業(yè)將會越來越多,屆時不管是國內(nèi)外企業(yè)競爭還是國內(nèi)企業(yè)競爭都會加熱化,群雄逐鹿之際,有可能強強聯(lián)合、強弱兼并、后來居戲碼都將上演,直到新的平衡到來之前,全球機器視覺市場都將是一派火熱景象。
在這樣的市場環(huán)境下,維視智造在機器視覺系統(tǒng)研發(fā)領(lǐng)域?qū)⑹钢静挥鍒猿謯^進,秉持“智能視覺,推動品質(zhì)生活”不斷前行。