OCR的概念是在1929年由德国科学家Tausheck提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。而早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy，1966年他们发表了篇关于汉字识别的文章，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字。早在60、70年代，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。文字特征抽取：单以识别率而言，特征抽取可说是OCR的核心，用什么特征、怎么抽取，直接影响识别的好坏，也所以在OCR研究初期，特征抽取的研究报告特别的多。而特征可说是识别的筹码，简易的区分可分为两类：一为统计的特征，如文字区域内的黑/白点数比，当文字区分成好几个区域时，这一个个区域黑/白点数比之联合，就成了空间的一个数值向量，在比对时，基本的数学理论就足以应付了。而另一类特征为结构的特征，如文字影像细线化后，取得字的笔划端点、交叉点之数量及位置，或以笔划段为特征，配合特殊的比对方法，进行比对，市面上的线上手写输入软件的识别方法多以此种结构的方法为主。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。2、外包装喷印字符检测在外包装上，产品本身及标签上都会打印上条码以便企业建立产品的系统，达到企业实时采集产品条码信息的要求。欣维视觉系统凭借其出色的读码能力，可以准确、迅速的读取各种包装材质上的字符。随着食品的质量标准越来越严格的***要求，不仅字符喷码需要严格的检测，条形码、二维码的阅读、验证等在许多检测过程中也变得愈发重要。)