传统的人工检测方式不仅效率低、易受主观因素影响，而且难以应对大规模、高速度的生产需求。因此，采用机器视觉智能识别检测技术，对产品表面的字符进行自动、准确的识别，不仅可以大大提高检测效率，降低人工成本，还可以保证产品质量的一致性，有效防止因字符错误而引起的产品召回和客户投诉，这对提高企业竞争力具有重要意义。
智能识别和检测技术，特别是深度学习算法的发展，赋予了机器视觉更强大的数据处理和模式理解能力，使得识别复杂、模糊、变形的表面字符成为可能。在产品表面字符识别中，机器视觉系统通过摄像头获取图像，智能识别检测算法负责对图像进行深入分析，自动识别和理解字符信息。两者深度融合，形成从图像采集、预处理、特征提取到识别决策的完整流程，可实现产品表面字符的快速、准确、自动检测。
凭借其在人工智能和计算机视觉领域的深厚积累，该系统深度融合了深度学习算法和机器视觉技术，针对表面的字符识别进行了深度优化。印刷不完全的字符、缺少的图标还是轻微的颜色偏差，都能快速准确地进行识别和分类，大大提高了产品质量控制的效率和准确性。
