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OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，针对印刷体字符，采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR的课题，ICR（Intelligent Character Recognition）的名词也因此而产生。衡量一个OCR系统性能好坏的主要指标有：拒识率、误识率、识别速度、用户界面的友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等。

其次是应用度会加速深化。机器视觉的应用领域将会进一步拓展和深化，从工业、制药、印刷、检测等逐渐向更多新兴领域迈进。未来在智能机器人、自动驾驶、人脸识别、安防、等领域的应用将会越来越多。

竞争度会日臻激烈。随着普及度和应用度的不断变化，未来进军机器视觉的企业将会越来越多，届时不管是国内外企业竞争还是国内企业竞争都会加热化，群雄逐鹿之际，有可能强强联合、强弱兼并、后来居上等戏码都将上演，直到新的平衡到来之前，***机器视觉市场都将是一派火热景象。

在这样的市场环境下，维视智造在机器视觉系统研发领域将矢志不渝坚持奋进，秉持“智能视觉，推动品质生活”不断前行。

第二：工件位置的一致性

工件位置的不一致性是导致测量检测的一个特别重要的关注要素。工业生产线上不论是在线检测还是离线检测，机器视觉系统在获取产品图片信息时需要确保产品所抵达的位置是同一个位置，否则会出现***不准确，测量工具出现的位置就不准确，导致测量结果出现偏差，对于产品的合格性很难把控。

第三：标定

在测量的时候一般是需要进行标定，主要分为光学畸变标定、投影畸变标定，物像空间的标定等，不过一般的标定算法都是基于平面的标定，对于不是平面的很难用标定算法解决。 还有有些特殊的测量过程中不会使用到标定板，所以标定算法不一定能解决所有问题。