如果是清晰的標準圖像，比如妳在網頁上剪下壹個屏幕，上面有幾個數字，那個圖像就是標準圖像，labview解釋起來就是小菜壹碟。使用vision OCR，對於穩定的圖像來說，精度不錯，時間不會超過0.5ms/圖像。
如果是工業圖像，字符破損、殘缺、毛刺、斷層等等，也比較難，但是比驗證碼好，驗證碼的難點在於字符的分割。工業字符分割壹般沒問題，難點在於識別算法。OCR對這個圖像無能為力，比如6和8，0和O，所以需要自己開發算法。根據字體不同，算法也不同，沒有通用的算法，字符匹配等常用算法的準確率也不高。
字符識別算法是壹個提取字符信息並對其進行判斷的過程，將人眼能識別的信息轉化為計算機能識別的信息。目前漢字識別軟件普遍采用基於特征識別神經網絡匹配的算法。首先將字符分成30個左右的網格，每個網格的灰度值分為五級，得到長度為30的字符碼。每個字符都有不同的編碼，還可以添加壹些特征，比如有沒有偏旁，哪邊的灰度值多。特征越多，準確率越高，但時間也會增加。對於英文字母和數字，沒必要這麽復雜。他們有什麽特點，比如開口方向，對稱性(左右/上下/左右)，當然還有很多特點需要自己分析。
兩組數據的顯示很簡單，綁定就行，X在上，Y在下。