在使用AVCapture进行文本识别时，如果发现存在延迟，可以尝试以下解决方法。

1. 确保在设置AVCapture会话时，将sessionPreset属性设置为适当的预设值，以提高识别速度。例如，可以使用较低分辨率的预设值，例如AVCaptureSessionPresetMedium。

let captureSession = AVCaptureSession()
captureSession.sessionPreset = AVCaptureSessionPresetMedium

2. 确保在AVCapture输出中设置适当的缓冲区处理方式。可以使用AVCaptureVideoDataOutput对象并设置其alwaysDiscardsLateVideoFrames属性为true，以丢弃延迟的视频帧。

let videoDataOutput = AVCaptureVideoDataOutput()
videoDataOutput.alwaysDiscardsLateVideoFrames = true

3. 在AVCapture输出的代理方法中，尽可能快速地处理文本识别。可以使用GCD或其他异步方法将处理过程放在后台线程中，以避免阻塞主线程。

func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) {
    DispatchQueue.global().async {
        // 处理文本识别
    }
}

4. 如果延迟问题仍然存在，可以尝试使用更高性能的设备来进行文本识别，或者考虑使用其他文本识别框架来替代AVCapture。

这些解决方法可能会帮助您提高AVCapture的文本识别速度和响应性。然而，由于设备性能和其他因素的影响，延迟问题可能无法完全消除。