文字掃描儀ocr的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

開發新型移動式輪胎文字動態辨識系統

為了解決文字掃描儀ocr的問題，作者簡經倫 這樣論述：

硫化製程是輪胎的製造過程中必要的一項工作環節，不過在此過程中會因溫度差異導致輪胎的表面出現變異的情況，一般來說，品保檢查是透過操作人員的手部觸摸同時搭配眼睛觀看每個輪胎的胎面位置，常因人員疲勞或是不同人之間，判定標準不一的狀況，造成品保工作誤差值相差甚大，故本研究針對輪胎胎側浮雕文字，也是輪胎製程出廠前必要品保檢查項目之一，因此開發了一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，期望能加以改善人工檢查方式，導入自動化品檢能力。本研究利用以加拿大LMI Technologies公司所生產的市售線雷射感測器；Gocator2340 3D輪廓掃描儀，透過此設備以線雷射三角法為基礎，掃描出輪胎胎側DOT碼文字

的3D輪廓掃描圖像，透過深度學習文字辨識系統進行字體辨識，本系統主要針對汽車輪胎進行輪胎胎側DOT碼文字檢測，以取代人工檢測方式，藉此減少產線檢測時間，並穩定產品品質，同時本文自行開發軟體進行輪胎胎側DOT碼文字的輪廓掃描，以3D圖像來進行文字辨識檢測。本研究自主設計之輪胎胎側DOT碼文字辨識系統架構，機台採PC-Based控制，使用 LabVIEW圖控程式撰寫介面設計，並與Python程式語言進行深度學習的OCR光學文字辨識系統結合開發，來完成文字辨識目標檢測(Text Detection)之研究，本文以SSD (Single Shot MultiBox Detector)演算法與YOLOv

4 (You Only Look Once)演算法進行訓練，最終選擇表現較優異的實驗結果最為介面系統主要的辨識系統演算法，在靜態測試實驗中，訓練結果SSD演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為86.78%；而YOLOv4演算法驗證集中各分類之平均精確度的總平均最佳為98.04%，因此最後選擇使用YOLOv4演算法之訓練結果，並與LabVIEW連結進行程式開發與UI人機介面設計，以完成開發一套新型移動式輪胎文字動態辨識系統，具備操作簡易且低成本，並可在空間有限之區域運作。

利用影像處理技術於文字識別之應用

為了解決文字掃描儀ocr的問題，作者蘇彥民 這樣論述：

隨著硬體運算的能力日趨強健，加上掃描儀器的設備越來越普及的情況下，使得圖像識別與光學字元辨識的技術已經深入我們的生活周遭，且被廣泛的運用在市場。光學字元識別，是一種讀取影像資料的技術。一般最常見的資料輸入方法，是使用者透過鍵盤將其所需資料一一鍵入電腦中，如果資料量一但龐大時，所花費時間也會隨之倍增。倘若待輸入的資料已經是採用特定字體印刷而成，或是透過電腦列印完成者，可以透過光學字元識別系統來進行資料輸入，從而縮短所需工作時間，這對於處理龐大的印刷資料之輸入有很大的幫助。有鑑於此，為了有效的提取影像中的文字，本論文採用影像處理結合光學字元識別技術來提高其精確度，進而提出兩套系統，分別為商品廣告

圖之字元識別系統和檢測自然場景中的文字識別系統。商品廣告圖之字元識別系統未來將會結合商品違法字眼檢測系統，希望藉由此系統能夠減少業者與相關單位之間的糾紛，幫助他們事先避免掉廣告圖中所出現的違法字眼；檢測自然場景中的文字識別系統主要目的是希望透過此系統來協助管理人員建檔。而在實驗結果可以看出本論文所提出之研究方法可以有效的識別影像中的文字。