Die automatische Erkennung von Text aus Bildern wird immer leistungsstärker und zuverlässiger, nicht zuletzt durch den erfolgreichen Einsatz von Machine-Learning-Methoden. Dennoch liegt das Ziel auf der Umwandlung in reinen maschinenlesbaren Text. Allerdings verbergen sich in paläographischen und kodikologischen Details in Manuskripten und Drucken oftmals tiefliegende Bedeutungen, die bei automatischer Texterkennung nicht im Fokus stehen. Dieses Poster möchte diese Forschungslücke beleuchten und den Bedarf einer Erweiterung der bestehenden automatischen Texterkennung verdeutlichen, welche paläographische Details fokussiert. Die Ansätze für die technische Umsetzung einer solchen Erkennung sollen präsentiert werden. Ebenso sollen geisteswissenschaftliche Projekte mit ähnlichen Anwendungsgebieten auf das Vorhaben aufmerksam werden.