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



對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)：當(dāng)輸入文字算完特征后，不管是用統(tǒng)計(jì)或結(jié)構(gòu)的特征，都須有一比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)或特征數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行比對(duì)，數(shù)據(jù)庫(kù)的內(nèi)容應(yīng)包含所有欲識(shí)別的字集文字，根據(jù)與輸入文字一樣的特征抽取方法所得的特征群組。對(duì)比識(shí)別這是可充分發(fā)揮數(shù)算理論的一個(gè)模塊，根據(jù)不同的特征特性，選用不同的數(shù)學(xué)距離函數(shù)，較有名的比對(duì)方法有，歐式空間的比對(duì)方法、松弛比對(duì)法（Relaxation）、動(dòng)態(tài)程序比對(duì)法（Dynamic Programming，DP），以及類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫(kù)建立及比對(duì)、HMM（Hidden Markov Model）…等的方法，為了使識(shí)別的結(jié)果更穩(wěn)定，也有所謂的系統(tǒng)（Experts System）被提出，利用各種特征比對(duì)方法的相異互補(bǔ)性，使識(shí)別出的結(jié)果，其信心度特別的高。

展區(qū)體驗(yàn)機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)

現(xiàn)場(chǎng)展示的這臺(tái)設(shè)備集成了維視智造新一代機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)專(zhuān)門(mén)針對(duì)機(jī)械手、機(jī)器人開(kāi)發(fā)。兼容主流機(jī)械手、PLC控制系統(tǒng)，強(qiáng)大的處理器使其可以同時(shí)兼容多臺(tái)視覺(jué)系統(tǒng)，可獨(dú)立運(yùn)行，亦可協(xié)作工作，具有動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)定位裝配、精準(zhǔn)位置調(diào)整的優(yōu)勢(shì)。

智能視覺(jué)系統(tǒng)  

智能視覺(jué)展區(qū)集聚了維視智造眾多智能視覺(jué)明星產(chǎn)品，其中就包括2018年全新推出的國(guó)內(nèi)VisionBank SVS智能視覺(jué)軟件，其全新的工具庫(kù)能夠滿(mǎn)足各種視覺(jué)需求，從幾何物品的定位、檢測(cè)、識(shí)別、測(cè)量，都能夠解決。除次之外，VisionBank ISC工業(yè)智能相機(jī)也是現(xiàn)場(chǎng)咨詢(xún)的熱點(diǎn)，該智能相機(jī)特點(diǎn)在于緊湊性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性。