觀察日常生活中的物件，有沒有幾款字型頻繁出現在特定場合，讓你覺得很熟悉、但你始終不知道他的名字跟特點呢？
拿出你的身分證和護照，看看身分證背面右下角的綠色流水號字型，和護照資訊頁下排號碼的字型，是不是完全一樣呢？支票也是，不論是哪間銀行所發行的，下方都一樣有一排長相奇特的數字。其實，這幾款特殊字型，除了給人看，還有相當特別的用途──讓機器看。
讓機器學會讀字：光學字元辨識 OCR
讓機器看的字型？這件事得先從「光學字元辨識（Optical Character Recognition，OCR）」開始談起。
約 100 年前，英國伯明罕大學的物理學家 Edmund Fournier d’Albe 發表了一台能唸書給盲人聽的閱讀機器──「Optophone」。
利用「硒」元素面對光照強度的電阻變化特性，Optophone 可以感測光照到墨跡與空白處後的反射光，並依反射光的強度差異發出對應聲音。由於我們非理工專業，不便多談更細節的原理，但這就大致是 Optophone 能「讀」字的關鍵原理。（如果對 Optophone 感興趣，這篇文章供你參考。）可惜，當時的技術才剛起步，讀取速度慢又所費不貲，閱讀機器並沒有成功廣泛幫助視障者。
不過，Optophone 中，用來辨識印刷字的 OCR 技術沒有被大家放棄，大家對 OCR 技術的期望，從原先幫助視障者讀書，逐漸轉移到商業應用。
隨著技術發展，1951年，美國發明家 David H. Shepard 發明了第一台商用 OCR 機器；1954年，美國雜誌《讀者文摘》率先應用了 OCR 閱讀器，將打字機繕打成的紙本銷售報告，轉換輸入進當時用來儲存數位訊息的打孔卡（利用在不同位置打洞／不打洞來儲存數位訊息的紙卡）。
有了 OCR 閱讀器的加入後，企業得以自動化歸檔，不需仰賴人工辨識、騰打文字，成功提升歸檔效率。而後，郵政公司也利用此技術快速分類郵件，OCR 在人們日常生活的重要性越來越高。歸功於軟硬體的進步，現在，你只要有智慧型手機，就能使用到 OCR 技術，常見的用途包括：照相翻譯、紙本文件轉文字等，都幫我們節省了許多謄打的時間。
做一款讓機器更好看懂的字：OCR-A
在那個 OCR 技術尚未成熟的 1966 年，為了讓 OCR 的辨識率更高更穩定，美國國家標準協會委託 American Type Founders ，製作了新款字型「OCR-A」。OCR-A 的筆畫寬度一致偏粗且字形簡單，加上等寬設定，讓機器可以輕易讀取與辨識、同時人類也有一定程度可辨識清楚。
還是希望可以好看一點：OCR-B
在 OCR-A 推出了兩年後，符合歐洲電腦製造商協會（European Computer Manufacturer’s Association，ECMA）制定通用標準的「OCR-B」也誕生了。這款由字型公司蒙納（Monotype）委託字型設計師 Adrian Frutiger 製作的 OCR-B，對機器和人類來說都不難看懂，也因此廣泛出現在生活中。前述提到在護照、身分證背面的號碼，正是 OCR-B 這款字型。
雖然和 OCR-B 相比，OCR-A 真的不太好（讓人類）看 ，但刻意充滿轉折的字形反而帶來了科技、電玩感。電影駭客任務（The Matrix，1999）海報上，主演姓名和上映日期用的就是 OCR-A，是不是很有科幻感呢？
信用卡號的常見字型也與 OCR 有關：Farrington B
文章前部分提到，第一台商用 OCR 機器由發明家 David H. Shepard 所發明，其實除了機器外，他也開發了「Farrington B」這款字型。
為何要特別開發一款數字字型呢？當時，加油站是相對早開始使用 OCR 技術的場域，為了避免油污附著影響辨識，Shepard 開發了這款字形簡單、開放的數字字型。儘管到了科技發達的現在，信用卡已經沒有必要再使用這款字型，但它仍成為一個象徵，常出現在卡號有凸字設計的信用卡上。
如果機器用感應來讀字：磁墨字元辨識（MICR）與 E-13B
如果機器讀字不用「看」的，那還可以怎麼讀？
有用過支票的朋友也許會注意到，支票下方的那一排數字，長得有點古怪。數字筆畫粗細不均，整體看來也不太平衡，但大致還是認得出每個數字。
與 OCR 技術不同，支票上的編碼主要採用磁墨字元辨識技術（Magnetic Ink Character Recognition，MICR）。在印刷時使用可被磁化的油墨，而後就能透過 MICR 的讀取頭磁化墨跡、進一步感應辨識字元。
基於這樣的辨識原理，要讓 MICR 辨識的成功率提高，就得讓數字間的字形差異更大、有更多容納印刷油墨的空間。這就是為何專門用於 MICR 的字型「E-13B」（並不是星際大戰的某個機器人），要設計成這副模樣。
電腦能讀字成為日常，下一步可以去哪？
OCR 技術發展至今，不再像以往只能辨識特定字型。現在，無論是 LINE 或手機系統內建的 OCR 功能，都能辨識所有字體的字元，讓大家可以隨手用相機掃描文件的文字內容、直接拍照翻譯省略輸入步驟。雖然偶爾還是會因為種種原因（如：環境光線、畫面傾斜等等）辨識錯誤，但已大幅提升數位化的效率。
那接下來呢？
隨著人工智慧技術不斷發展以及跨領域介入應用，我們可以猜測 OCR 技術也會進一步的提升、並且應用於更多領域（聰明的機器人還是要看懂人類寫的字吧）。或許不久的將來，我們就能利用 OCR 技術輕鬆地識別出文宣所使用的字型名稱、辨識人類的草寫字、復刻各種版面格式。
對我們這些字體宅來說，聽起來還不錯，對吧？
