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(bào)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(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，在比對時(shí)，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(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。

2、外包裝噴印字符檢測在外包裝上，產(chǎn)品本身及標(biāo)簽上都會(huì)打印上條碼以便企業(yè)建立產(chǎn)品的系統(tǒng)，達(dá)到企業(yè)實(shí)時(shí)采集產(chǎn)品條碼信息的要求。欣維視覺系統(tǒng)憑借其出色的讀碼能力，可以準(zhǔn)確、迅速的讀取各種包裝材質(zhì)上的字符。

隨著食品的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)越來越嚴(yán)格的法規(guī)要求，不僅字符噴碼需要嚴(yán)格的檢測，條形碼、二維碼的閱讀、驗(yàn)證等在許多檢測過程中也變得愈發(fā)重要。

第四：物體的運(yùn)動(dòng)速度

在圖像獲取獲取過程中，圖像模糊精度取決于物體運(yùn)動(dòng)速度和相機(jī)曝光時(shí)間，所以物體運(yùn)動(dòng)速度快很可能導(dǎo)致圖片成像模糊，此外其他設(shè)備（工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭、光源等）也會(huì)間接影響檢測。

第五：軟件的測量精度

測量精度一般在1/2-1/4個(gè)像素，原因是測量軟件精度過小，從圖像上提取的特征點(diǎn)信息就越少。

通過上述的5個(gè)問題可以看出機(jī)器視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)會(huì)出現(xiàn)很多因素的干擾，所以我們需要不斷的去改善和升級技術(shù)去規(guī)避掉這些難以避免的問題，也相信技術(shù)的創(chuàng)新，很多問題都能別解決。