字詞后處理：由于OCR的識別率并無法達到，或想加強比對的正確性及信心值，一些除錯或甚至幫忙更正的功能，也成為OCR系統(tǒng)中必要的一個模塊。字詞后處理就是一例，利用比對后的識別文字與其可能的相似候選字群中，根據(jù)前后的識別文字找出合乎邏輯的詞，做更正的功能。字詞數(shù)據(jù)庫：為字詞后處理所建立的詞庫。OCR后的關卡，在此之前，使用者可能只是拿支鼠標，跟著軟件設計的節(jié)奏操作或僅是觀看，而在此有可能須特別花使用者的精神及時間，去更正甚至找尋可能是OCR出錯的地方。

目前機器視覺技術在國內主要應用于定位、測量、檢測和識別四個主要方向，在進行圖像采集和圖像處理的過程中，下面的機器視覺系統(tǒng)的五個問題直接影響了分析數(shù)據(jù)的獲取性。

：打光的穩(wěn)定性

在機器視覺應用中，打光穩(wěn)定性影響測量的精度，因為只要是光照發(fā)生微小變化，測量結果都可能出現(xiàn)1到2個像素差。主要原因是光照的不穩(wěn)定會影響到圖像采集邊緣位置發(fā)生變化，所以在機器視覺系統(tǒng)設計中將環(huán)境光的影響消除到，同時要保證配套的主動光源的穩(wěn)定性。

隨著條碼技術應用領域的擴大，人們對條碼技術的需求層次也在不斷提高，人們不但要求條碼技術能夠解決計算機的數(shù)據(jù)輸入速度、數(shù)據(jù)輸入正確性等問題，而且希望條碼技術還能解決將更多信息印刷在更小面積等其他一些問題。到了80年代后期，一種能夠在更小面積上表示更多信息的新條碼產生了，這就是二維條碼。由于二維條碼在平面的橫向和縱向上都能表示信息，所以與一維條碼比較，二維條碼所攜帶的信息量和信息密度都提高了幾倍，二維條碼可表示圖象、文字、甚至聲音。

白條、黑條的寬度不同，相應的電信號持續(xù)時間長短也不同．但是，由光電轉換器輸出的與條形碼的條和空相應的電信號一般僅10mV左右，不能直接使用，因而先要將光電轉換器輸出的電信號送放大器放大．放大后的電信號仍然是一個模擬電信號，為了避免由條形碼中的疵點和污點導致錯誤信號，在放大電路后需加一電路，把模擬信號轉換成數(shù)字電信號，以便計算機系統(tǒng)能準確判讀。