現在很多的企業和單位都把捷速ocr文字識別作為必備。即使是這樣也還有很多人對ocr文字識別的認識不是很清楚。一般人都知道ocr文字識別的功能很強大能幫我們幫，但是至於他的工作原理就不得而知了。我們平常看是簡單的，幾分鐘甚至更短的時間就能幫我們解決大批的檔案。其實，他經過一系列複雜的工作流程才得出的結果。
工具/原料
捷速ocr文字識別軟體
方法/步驟
第一步：影象輸入：欲經過OCR處理的標的物須透過光學儀器，如影像掃描器、傳真機或任何攝影器材，將影像轉入計算機。科技的進步，掃描器等的輸入裝置已製作的愈來愈精緻，輕薄短小、品質也高，對OCR有相當大的幫助，掃描器的解析度使影像更清晰、掃除速度更增進OCR處理的效率。
第二步：影象前處理：影像前處理是OCR系統中，須解決問題最多的一個模組，從得到一個不是黑就是白的二值化影像，或灰階、彩色的影像，到獨立出一個個的文字影像的過程，都屬於影像前處理。包含了影像正規化、去除噪聲、影像矯正等的影像處理，及圖文分析、文字行與字分離的檔案前處理。在影像處理方面，在學理及技術方面都已達成熟階段，因此在市面上或網站上有不少可用的連結庫；在檔案前處理方面，則憑各家本領了；影像須先將圖片、表格及文字區域分離出來，甚至可將文章的編排方向、文章的題綱及內容主體區分開，而文字的大小及文字的字型亦可如原始檔案一樣的判斷出來。
第三步：文字特徵抽取：單以識別率而言，特徵抽取可說是OCR的核心，用什麼特徵、怎麼抽取，直接影響識別的好壞，也所以在OCR研究初期，特徵抽取的研究報告特別的多。而特徵可說是識別的籌碼，簡易的區分可分為兩類：一為統計的特徵，如文字區域內的黑/白點數比，當文字區分成好幾個區域時，這一個個區域黑/白點數比之聯合，就成了空間的一個數值向量，在比對時，基本的數學理論就足以應付了。而另一類特徵為結構的特徵，如文字影像細線化後，取得字的筆劃端點、交叉點之數量及位置，或以筆劃段為特徵，配合特殊的比對方法，進行比對，市面上的線上手寫輸入軟體的識別方法多以此種結構的方法為主。
第四步：對比資料庫：當輸入文字算完特徵後，不管是用統計或結構的特徵，都須有一比對資料庫或特徵資料庫來進行比對，資料庫的內容應包含所有欲識別的字集文字，根據與輸入文字一樣的特徵抽取方法所得的特徵群組。
第五步：對比識別：這是可充分發揮數學運算理論的一個模組，根據不同的特徵特性，選用不同的數學距離函式，較有名的比對方法有，歐式空間的比對方法、鬆弛比對法（Relaxation）、動態程式比對法（Dynamic Programming，DP），以及類神經網路的資料庫建立及比對、HMM（Hidden Markov Model）…等著名的方法，為了使識別的結果更穩定，也有所謂的專家系統（Experts System）被提出，利用各種特徵比對方法的相異互補性，使識別出的結果，其信心度特別的高。
第六步： 字詞後處理：由於OCR的識別率並無法達到百分之百，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系統中必要的一個模組。字詞後處理就是一例，利用比對後的識別文字與其可能的相似候選字群中，根據前後的識別文字找出最合乎邏輯的詞，做更正的功能。
第七步：字詞資料庫：為字詞後處理所建立的詞庫。
第八步：人工校正：OCR最後的關卡，在此之前，使用者可能只是拿支滑鼠，跟著軟體設計的節奏操作或僅是觀看，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。一個好的OCR軟體，除了有一個穩定的影像處理及識別核心，以降低錯誤率外，人工校正的操作流程及其功能，亦影響OCR的處理效率，因此，文字影像與識別文字的對照，及其螢幕資訊擺放的位置、還有每一識別文字的候選字功能、拒認字的功能、及字詞後處理後特意標示出可能有問題的字詞，都是為使用者設計儘量少使用鍵盤的一種功能，當然，不是說系統沒顯示出的文字就一定正確，就像完全由鍵盤輸入的工作人員也會有出錯的時候，這時要重新校正一次或能允許些許的錯，就完全看使用單位的需求了。
第九步：結果輸出：其實輸出是件簡單的事，但卻須看使用者用OCR到底為了什麼？有人只要文字檔案作部份文字的再使用之用，所以只要一般的文字檔案、有人要漂漂亮亮的和輸入檔案一模一樣，所以有原文重現的功能、有人注重表格內的文字，所以要和Excel等軟體結合。無論怎麼變化，都只是輸出檔案格式的變化而已。