uniOCR通过Rust语言的tokio运行时实现真异步处理，其批处理接口recognize_batch可并行处理多张图片，较传统同步模式效率提升300%。性能优化体现在三个维度：内存池复用减少70%资源消耗，任务调度器自动平衡CPU核心负载，错误隔离机制确保单图片故障不影响整体流程。配置文件支持动态设置置信度阈值（0-1区间），配合超时控制（默认30秒），满足医疗文档等高精度场景需求。
典型工业用例包括银行票据批量识别，通过设置confidence_threshold(0.95)过滤低质量识别结果；跨境电商使用languages(vec![“eng”,”ja”])实现多语种混合识别。实测数据显示，当处理1000张以上图片时，批处理模式的边际时间成本趋近于零，这种非线性扩展特性使其在RPA自动化流程中具有不可替代性。
本答案来源于文章《uniOCR：跨平台开源的文字识别工具》
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