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光学字符识别(OCR)的技术应用

光学字符识别(optical character recognit1.内结合强度实验方法ion, OCR)已有30多年历史。主要应用于办公室自动化中的文本输人、邮件自动处理以及与自动获取文本过程相关的其他要求，具体包括：零售价格识读，订单数据输人，单证、支票和文件识读，微电路及小件产品上状态特征识读等。

OCR简史

自动识别已打印的字符这项工程技术始于第二次世界大战前，但是直到20世纪80年代各商业公司才对建立基金支持该项技术发展取得一致。这种基金由美国银行业协会和金融服务工作组织提供。他们向当时大多数的设备供应商挑战性地提出了“通用语言”这一概念，目的是自动处理支票。战后，支票处理成为了全世界最广泛的自动处理应用变形的丈量系统。尽管银行业最终没有选择OCR，但是部分自动信贷机仍然应用光字符识别技术。

早期的OCR设备的“眼睛”使用光线平面镜，让反光光线通过裂缝，反射回来的图像被分解成发散的黑白点，这些点被传送给图像放大管，并被转化成电子数字。OCR的逻辑处理部分要求黑白数据点按照预定的程序出现或消失。这种方式使得OCR辨识很有限，特别是那种预设字符的设备，识读更是有限。

为了达到识读目的，处理单元要求文件传送必须过程化，以稳定的速度运行，并且已打印的数据必须出现在每一个表格的固定位置。

我国在O晋江CR技术方面的研究工作起步较晚，在20世纪70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进人一个实质性的阶段，取得了温度探头较大的成果，不少研究单位相继推出了中文OCR产品。我国的一些研究部门在80年代初就开始对OCR进行研究，从80年代开始，OCR的研究开发就一直受到国家“863”计划的资助支持，并已经有了初步的回报。目前我们正在实现将OCR软件针对表格形式的1、实验机的油缸电表壳是上置式还是油缸下置式？特征设计了大量的优化功能，使得识别精度更高、识别速度更快，并且为适应不同环境的使用提供了多种识别方式选项，支持单机和络操作。极大地方便了使用，使应用范围更加广泛，能达到各种不同用户的应用要求。

排列浏览方法以及高速计算机的出现，产生了图像处理过程这一概念。“图像处理过程”并不要求光学识别成功地派上用场，举个例子，OCR系统将文件转变成电子数字条目的能力，将有效地取代显微胶片。相对于处理现实中的文件式显微胶片的图片，这种系统能力为用户提供了气缸更方便地整理图像的方法。

当通过上述的排列浏览方法生成OCR逻辑单元后，图像处理可以采用“离线”方式而不是过去的实时方式。这是区别于早期OCR系统的最大的优点，现在的OCR能够允许强有力的逻辑系统持续工作，并且不再对要浏览的字符的大小字体及数据位置两方面信息作出严格的要求。金融服务业的支票处理服务的“便捷图像数据辨别”就是这样的例子。

OCR的应用

1．一般应用

OCR用于计算机的数据自动输人。早期的OCR系统被用于大量形式多样的数据输人方面，例如处理汽油借记卡。这种应用能够从非打印卡的账号中辨识购买者。早期的设备与打孔处理器一起使用，随着计算机和OCR系统精密程度的提高。OCR的浏览器能够直接访误码CPO，这项技术也影响到了信用卡交易的付款处理过程。目前，这些项应用仍是OCR最主要用途。

近年来，出现了在其他方面的应用，包括现金登记、页面浏览等。任何带有重复性、变化性数据的文件都可以应用OCR。也许最具有革命性的是一种供盲人阅读的设备。通过这种设备，光学字符可以转换成语言。

OCR的应用范围：

办公自动化中印刷体汉字、英文、日文等文件资料的自动输人；

建立汉字文献档案库；

语言处理中文书刊资料的自动输入；

汉字文本图像的压缩存储和传输；

书刊自动阅读器，盲人阅读器；

书刊资料的再版输人，古籍整理；

智能全文信息管理系统，汉英翻译系统；

名片识别管理系统；

车牌自动识别系统；

络出版；

表格、票据、发票识别系统；

身份证识别管理系统；

OCR技术在教育系统的应用，如无纸化评卷；

OCR系统自20世纪50年代至今取得了可喜的进展。其中主要的应用就是 OCR系统输人的数据可以用于POS系统，比如，汽油销售商在全国安装了POS系统，这样就再不必浏览信用卡销售的发票来确定交易。

用同样的方式，电子现金登记已经取代现有通过OCR来识读现金的方式，那些过去用在页面阅读，保险单方面的OCR很多都走到了发展的尽头。

汇款处理仍旧是OCR的主要应用，它是一个成功的应用，但仍存在局限。（待续）