随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术已经成为了文字符号识别领域的重要研究方向。文字符号机器视觉识别是指通过计算机视觉技术和人工智能技术对文本和符号进行自动识别和处理，从而将图像中的文本和符号转换成可识别的文本格式，提高信息的转换效率和准确性。

在文字符号机器视觉识别技术中，最核心的是OCR技术，即光学字符识别技术。OCR技术早在20世纪60年代就已经出现，但是随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，其性能和准确度也不断提高。OCR技术主要分为两个步骤：图像预处理和字符识别。图像预处理主要是对图像进行二值化、去噪、分割等处理，使得图像中的字符更加清晰可辨。

除了OCR技术外，机器视觉识别技术还包括基于深度学习的方法和基于传统计算机视觉方法。基于深度学习的方法主要利用卷积神经网络进行特征提取和字符识别，这种方法可以处理复杂的字符类型和字体，但是需要大量的训练数据和计算资源。基于传统计算机视觉方法则主要利用图像处理技术和数学形态学方法进行字符识别，这种方法简单易用，但是对于复杂字符和字体处理的准确度可能不够高。