文字特征抽?。簡我宰R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)學理論就足以應付了。而另一類特征為結(jié)構(gòu)的特征，如文字影像細線化后，取得字的筆劃端點、交叉點之數(shù)量及位置，或以筆劃段為特征，配合特殊的比對方法，進行比對，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。



對比數(shù)據(jù)庫：當輸入文字算完特征后，不管是用統(tǒng)計或結(jié)構(gòu)的特征，都須有一比對數(shù)據(jù)庫或特征數(shù)據(jù)庫來進行比對，數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容應包含所有欲識別的字集文字，根據(jù)與輸入文字一樣的特征抽取方法所得的特征群組。對比識別這是可充分發(fā)揮數(shù)算理論的一個模塊，根據(jù)不同的特征特性，選用不同的數(shù)學距離函數(shù)，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、松弛比對法（Relaxation）、動態(tài)程序比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等的方法，為了使識別的結(jié)果更穩(wěn)定，也有所謂的系統(tǒng)（Experts System）被提出，利用各種特征比對方法的相異互補性，使識別出的結(jié)果，其信心度特別的高。

展區(qū)體驗機器人視覺引導系統(tǒng)

現(xiàn)場展示的這臺設(shè)備集成了維視智造新一代機器人視覺引導系統(tǒng)，該系統(tǒng)專門針對機械手、機器人開發(fā)。兼容主流機械手、PLC控制系統(tǒng)，強大的處理器使其可以同時兼容多臺視覺系統(tǒng)，可獨立運行，亦可協(xié)作工作，具有動態(tài)、精準定位裝配、精準位置調(diào)整的優(yōu)勢。

智能視覺系統(tǒng)  

智能視覺展區(qū)集聚了維視智造眾多智能視覺明星產(chǎn)品，其中就包括2018年全新推出的國內(nèi)VisionBank SVS智能視覺軟件，其全新的工具庫能夠滿足各種視覺需求，從幾何物品的定位、檢測、識別、測量，都能夠解決。除次之外，VisionBank ISC工業(yè)智能相機也是現(xiàn)場咨詢的熱點，該智能相機特點在于緊湊性、可靠性、經(jīng)濟性。