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。以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。影像预处理：影像预处理是OCR系统中，须解决问题的一个模块。影像须先将图片、表格及文字区域分离出来，甚至可将文章的编排方向、文章的提纲及内容主体区分开，而文字的大小及文字的字体亦可如原始文件一样的判断出来。对待识别图像进行如下预处理，可以降低特征提取算法的难度，并能提高识别的精度。二值化：由于彩像所含信息量过于巨大，在对图像中印刷体字符进行识别处理前，需要对图像进行二值化处理，使图像只包含黑色的前景信息和白色的背景信息，提升识别处理的效率和度。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。)