自動識別和數據采集（AIDC）是指自動識別物體，收集有關它們的數據，并將它們直接輸入計算機系統的方法，無需人類參與。通常被視為AIDC一部分的技術包括二維碼、條形碼、射頻識別（RFID）、生物識別（如虹膜和面部識別系統）、磁條、光學字符識別（OCR）、智能卡和語音識別。AIDC通常也被稱為自動識別、自動識別和自動數據采集。AIDC是獲取外部數據的過程或手段，特別是通過對圖像、聲音或視頻的分析。為了捕捉數據，采用一個傳感器，將實際的圖像或聲音轉換為數字文件。然后，該文件被儲存起來，以后可以由計算機進行分析，或與數據庫中的其他文件進行比較，以驗證身份或提供進入安全系統的授權。捕獲數據可以通過各種方式進行；最佳方法取決于應用。在生物識別安全系統中，捕獲是指獲取或獲取和識別特征的過程，如手指圖像、手掌圖像、面部圖像、虹膜打印或涉及音頻數據的聲紋，其余都涉及視頻數據。射頻識別是相對較新的AIDC技術，它最早是在20世紀80年xxx發的。該技術在全球范圍內作為自動數據收集、識別和分析系統的基礎。RFID在廣泛的市場中發現了它的重要性，包括牲畜識別和自動車輛識別（AVI）系統，因為它有追蹤移動物體的能力。這些自動化無線AIDC系統在條形碼標簽無法生存的生產環境中很有效。

幾乎所有的自動識別技術都由三個主要部分組成，它們也構成了AIDC的順序步驟。數據編碼器。編碼是一組符號或信號，通常代表字母數字字符。當數據被編碼時，這些字符被翻譯成機器可讀的代碼。含有編碼數據的標簽或標記被貼在要識別的物品上。機器閱讀器或掃描儀。這個設備讀取編碼數據，將其轉換為另一種形式，通常是一個電子模擬信號。數據解碼器。這個部件將電信號轉變成數字數據，最后再轉回原來的字母數字字符。從印刷文件中采集數據數據采集最有用的應用任務之一是從紙質文件中采集信息并將其保存到數據庫（CMS、ECM和其他系統）。根據數據類型的不同，用于數據采集的基本技術有幾種類型。OCR--用于印刷文本識別ICR--用于手寫文本識別OMR--用于標記識別OBR--用于條形碼識別BCR--用于條形碼識別DLR--用于文檔層識別這些基本技術可以從紙質文件中提取信息，以便在企業信息系統中進一步處理，如ERP、CRM和其他。

用于數據采集的文件可以分為3組：結構化、半結構化和非結構化。結構化文件（問卷調查、測試、保險表格、納稅申報單、選票等）具有完全相同的結構和外觀。它是最容易捕獲數據的類型，因為每一個數據字段都位于所有文件的相同位置。半結構化文檔（發票、采購訂單、運單等）具有相同的結構，但其外觀取決于幾個項目和其他參數。從這些文件中獲取數據是一項復雜的、但可以解決的任務。非結構化文件（信件、合同、文章等）的結構和外觀都可以很靈活。

倡導AIDC系統發展的人認為，AIDC有可能xxx提高工業效率和一般生活質量。如果廣泛實施，該技術可以減少或消除造假、盜竊和產品浪費，同時提高供應鏈的效率。然而，其他人對AIDC系統可能擴展到日常生活中提出了批評，他們對個人隱私、同意和安全表示擔憂。全球自動識別實驗室協會成立于1999年，由世界上xxx的100家公司組成，如沃爾瑪、可口可樂、吉列、強生、輝瑞、寶潔、聯合利華、UPS，以及在技術領域工作的公司，如SAP、Alien、Sun以及五個學術研究中心。這些研究中心設在以下大學：美國的麻省理工學院、英國的劍橋大學、美國加州大學洛杉磯分校、美國加州大學洛杉磯分校、美國加州大學洛杉磯分校。