這一兩個月花最多時間研究的工作，其實就是如上圖的貨櫃碼辨識！首先必須體認與接受：研發就是還沒錢可賺！但即使只是想研發，也有能力研發，但是巧婦難為無米之炊，如果沒有充裕合理的資料來源，我即使是影像辨識大師，甚至是AI大神！也是無計可施的！

現在大家風靡AI，以為Big Data是不要錢的？這是一個極端錯誤的想法！影像辨識研究資料的取得是很昂貴的！如果我沒錢取得大量貨櫃碼的現場實拍影像，就必須且戰且走，讓可以取得大量資料(卻沒有使用資料研發能力)的客戶跟我合作！也就是研發者必須先自費好幾年來開發產品，還未必成功！AI研發還是需要很多錢的！我可以作貨櫃碼研發其實是因為我在車牌辨識上面有賺到一點錢來投資。

重點就是某個需求單位願意讓我們到貨櫃集散中心現場做測試！努力說服他們：我們是有研發能力的！第一波辨識不好沒關係，給我們第二波第三波的機會，我們保證每次的辨識核心更新都會讓他們耳目一新！我們也真的做到了！當然錢是還沒賺到的！即使他們決定採購也只是一個產品幾萬元而已，遠遠不足以支付我們為此辨識核心投入的數十萬研發成本！

我的車牌辨識產品是很成熟了，當然對於「類似」的貨櫃碼辨識可以成功是信心滿滿的！但畢竟兩者的差異還是不小，要讓我的貨櫃碼辨識「能力」與車牌辨識一樣強，還是需要很多努力工作過程的！多數客戶都很在乎「辨識率」？就是100輛車過去，正確辨識了幾台車？

但辨識率是結果，辨識力才是我研發的重點！辨識力強，可以克服更多難辨識的狀況，自然辨識率就會高了！就像讀書考試，想要保證考到高分，認真讀書理解書本內容，培養出堅強的實力才是最穩當的努力方向！老是想著走捷徑考高分，希望考題簡單一點，希望找到解題的公式與標準答案呢？你的層次就比我低很多了！你輸定了！

要正確辨識高達11+4個字元的貨櫃碼，當然整個辨識流程是千頭萬緒，不僅貨櫃與字元顏色千變萬化，字組排列方式多元，亮暗陰影字元大小甚至傾斜度都是問題！但是萬丈高樓平地起，一層一層蓋上去總會蓋出101大樓的！一兩周前我已經可以讓客戶開始覺得軟體還可以接受了！

但是我沒有停下腳步，針對還是會常常辨識失敗的大約5%字元偏小的案例繼續努力！現在這些案例也可以像我的車牌辨識核心一樣，辨識得很穩定正確了！如上圖的兩百萬畫素影像，字元卻只有14個畫素高，也可以穩穩辨識成功了！下面就是一些類似案例。

我想讓大家看到的是我的「辨識力」到甚麼程度，內行的讀者應該也不會一直追問我「辨識率」是多少了吧？「辨識率」如考試分數，是個相對值，考題簡單就大家都是一百分！重點是碰到難題時，我的軟體有多大的應對能力！我希望大家都是專家，大家都可以看得懂門道！如果我有貨櫃碼辨識的競爭者出現，我們的決戰場就是在這種小字元的辨識能力了！