近年来，OCR在各个行业得到了广泛的应用。例如，在食品行业，可以通过打印的二维码查询产品相关信息和价格。在医药行业，可以通过印刷资料了解药品的使用说明和生产日期。在半导体工业中，通过半导体芯片上的字符和条形码，可以获得每个芯片的具体信息内容。
OCR缺陷检测是指对印刷在零部件或产品上的字符进行确认、识别和判断的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，造成此类缺陷的类型多样，产品成像角度不稳定。因此，OCR缺陷检测对正确的照明、工业相机的相对位置、被检测零件，以及复杂的机器视觉算法都有非常高的要求。深度学习对于OCR缺陷检测非常重要。利用先进的图像处理技术获取目标信息，识别附着在目标物体上的文字图像，动态判断产品特征内容，获得检测结果。
随着机器视觉技术的不断发展和深度学习技术的应用，利用这种融合技术获取目标信息，现物体表面缺陷检测越来越普遍。与前几年相比，OCR缺陷检测技术完全不同，检测产品表面的字符不再是难事。
工业缺陷检测系统可以提供一种非接触、非破坏性、全自动的检测方式，从而对元器件或产品表面的印刷内容进行更高效的OCR缺陷检测，解决复杂背景下识别难度高的问题。此外，工业缺陷检测系统的识别精度和识别速度可以满足大多数检测场景的需求。
工业缺陷检测利用深度学习技术动态判断产品角色的内容。未来，四川远景达将继续致力于工业缺陷检测领域，建立基于深度学习的差异化发展优势，发展多元化生态链产业，打造智能化行业技术平台，全面应用于电子、封装、在印刷、化工、食品、塑料、纺织等行业。
