En la actualidad, muchas aplicaciones y sitios web utilizan captchas basados en texto para proteger parcialmente el mecanismo de autenticación. Sin embargo, en los últimos años, se han explotado diferentes formas para reconocer automáticamente los captchas basados en texto, especialmente a través de métodos basados en aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNN). Por lo tanto, debemos mejorar el diseño de los captchas de texto. En este documento, utilizando las características de la aleatoriedad para cada proceso de codificación en la criptografía visual (VC) y la reconocibilidad visual con los ojos humanos desnudos, se aplica VC para diseñar y mejorar los captchas basados en texto. Los resultados experimentales utilizando dos modelos de ataque basados en aprendizaje profundo indican la efectividad del método diseñado. Al utilizar nuestro captcha basado en texto mejorado con VC (VCETC), la tasa de reconocimiento se reduce en cierto grado.