每次與客戶談車牌辨識系統他們都會問需要甚麼規格的硬體？甚至有很多似是而非的誤導廣告，強調「我們公司的車牌辨識系統是用甚麼硬體，所以辨識能力特別好！」其實以我的認知，車牌辨識系統的硬體通常不是問題，軟體好不好才是關鍵！

如果回到五或十年前，多數的數位攝影器材解析度較低的年代，譬如我做嘉義市的路口監視器車牌辨識系統，面對的是320x240的影像，畫面要容納至少一車道，所以相對地車牌字元影像高度通常只有十幾個畫素(Pixel)，真的比較難辨識。但是現在哪有這種解析度的攝影機或相機？即使是幾百元的視訊攝影機(Web CAM)都會有長寬上千畫素的解析度，車牌字元出現在畫面上的高度就至少是二三十畫素了，以我的技術水準，18畫素以上就絕對可以順暢辨識了！

硬體相關的因素接下來就是失焦或疊影，目前自動對焦也是硬體的基本能力了，疊影則肇因於車速太快，此時是需要感光度較佳，取像時間較短的相機，但是多數使用車牌辨識的情境下，車子都是低速通過甚至靜止的！不會需要高速攝影機，唯一的例外是高速公路，那就讓ETC去傷腦筋即可。

另一方面影像辨識是需要較多計算的程式，電腦好不好當然有關，但是也因為近年電腦的規格提升，以我的辨識軟體目前能力來說，一般規格的電腦做一張照片的辨識也只需要0.2~0.3秒，所以系統搭配的電腦也不是問題，不需要買超級電腦的。

結論是：絕大多數的車牌辨識系統需要的硬體，你到燦坤、全國電子或光華商場逛一逛，買最便宜的攝影機搭配一般規格的電腦就夠用了！如果你買的車牌辨識系統辨識率差，最可疑的嫌犯不是硬體太差，而是軟體太笨！

舉例來說，如果你的攝影機必須以斜角拍攝車牌，多數較笨的車辨軟體會立即投降，因為他們不是像人的眼睛一樣是辨識字元的，而是直接從影像中以一個矩形的框框「挖」出一小塊車牌影像來比對字模的！他們的基本假設是影像都是正面拍攝的，同樣的一個字因為斜拍而變瘦個10%就會讓他們看不出是甚麼字？或誤認為別的字！此時你再怎麼打輔助光源、增加解析度，甚至改用紅外線攝影機，都幫不上忙，還是會辨識錯誤的！

正本清源的解決方式唯有改用較聰明的辨識演算法，能夠真的「看出」一個一個的字元，也判斷出這些字元變形的程度來加以修正，胖的要減肥，瘦的要增胖，大頭的縮頭，大腳的要縮腳等等。當然這種演算法會比較複雜，但是在我的系統中是標準程序，所以我可以容忍較大的斜拍角度，左右或上方40度之內都OK！

請注意！這邊說的「斜」拍不是指車牌的「旋轉」角度，而是指攝影機在車牌的左或右側拍攝的角度。斜拍其實是常有的狀況，因為攝影機總是在車道的旁邊或上方高處，很難正面拍攝車牌的，不然車子不是會直接撞到攝影機嗎？目前我的系統只能辨識在畫面中與水平線傾斜15度以內的車牌，但是系統研發也才兩年，再給我兩年的研發時間，幾乎可以確定，我的程式一定可以辨識任何角度的車牌！

另一方面很多人也發現：亮度會影響辨識率，譬如太暗、太亮或有點影子在車牌上等等，確實如此！但是老實說：有誰可以真的用硬體解決這些亮度問題呢？車牌辨識的環境要將光線控制到像是攝影棚？還要打「蘋果光」？這太難了吧？多數的解決方案是使用紅外線攝影機，算是避開可見光的極端亮度，但紅外線本身一樣可能會過暗或過亮的。

這個問題也困擾我的車牌辨識研發有一年多，但是我終究還是用軟體的方式解決了！在學理上，本來就有很多演算法可以增強對比，辨識各種太亮或太暗的影像目標，我的突破並不是我「發現」了這些理論，而是想出了如何讓他們可以寫成高速執行程式的實作技巧，這樣才能到商業化運轉的極速要求。一個辨識時間超過一秒的系統是賣不出去的！

總之，我不認為車牌辨識系統中的主角是硬體，如果各位相信我是個專家，以後就不要繼續被那些自己也不懂車牌辨識的廠商唬弄，開錢去買特別昂貴的硬體設備了！你真正需要關心的是：辨識軟體是誰寫的？

以台灣現況來說，車牌辨識的核心程式多半是國外買來組裝的。部分廠商可能有買程式原始碼以便做客製化修改，但是因為畢竟不是程式的原創者，對於程式的理解程度與方法論的基礎都不夠，他們能夠修改調整的空間是很有限的。你聽過哪家賣車牌辨識系統的公司，有請影像處理專長的博士去做RD的嗎？你買到這種等級的車辨系統商品時，當然就不要指望他們有甚麼維護系統的能力了！譬如你發現系統很容易將D看成O時，跟廠商抱怨回報一百次也不會改善的！因為他們做不到！

不好意思，我的系統就真的是我自己研發出來的，我現在也真的請了影像辨識專長的博士級RD幫忙維護了！所以我不是隨便說說的，台灣真的買得到可以保證維修，甚至繼續升級的車牌辨識系統。說個誇張的情境：如果你希望車辨系統「順便」幫忙辨識停車證是否過期？是不是車牌上有社區住戶的專用貼紙？我們都可以做到！這不是蓋的！也絕對不是買國外辨識核心來組裝的廠商能做到的！所以想買車牌辨識系統，而且不希望它變成沒人能維護的軟體孤兒，找逸中軟體設計公司就對了！