传统的OCR技术在处理复杂的表面字符时存在一定的局限性，例如对不规则字体、模糊低质量图像或者光暗环境干扰的图像识别准确率较低。而深度学习的引入改变了这一局面，深度学习算法能够自动学习图像中的特征，对于各种类型的字符有着更强的适应性。它可以通过大量的样本数据进行训练，从而提高对表面字符的识别精度，实现名片、卡证类和票据类印刷体以及运单等手写体的识别。
在工业生产中，对于产品外壳上的标识字符、序列号等的读取，无论是在金属表面、塑料表面还是纸质表面的字符，DLIA能够达到99%以上的准确率。与传统的基于模板匹配的OCR方法相比，DLIA不会受到字符微小变形、局部遮挡等因素的严重影响。它能够从整体上理解字符的结构和语义，从而准确地进行识别。
深圳DLIA的OCR技术平台具有很强的多场景适应性，在物流和库存管理中，不同的光照条件下，如强光、弱光或者不均匀光照环境中，它都能够稳定工作。这是因为在其训练过程中，包含了各种光照条件下的样本数据，使得模型学会了如何在不同光照下提取有效的字符特征，快速有效的读取货物包装上的条形码、二维码以及其他字符信息，实现货物的快速分拣、入库和出库管理。
深圳DLIA作为基于深度学习的OCR技术平台，其表面字符读取视觉系统方案在机器视觉和工业自动化领域有着广泛的应用前景。虚数科技通过不断优化深度学习算法、提高系统的适应性和准确性，为工业生产线提供高效、精准的表面字符读取解决方案，从而提升企业的生产效率、产品质量和管理水平，在工业自动化的浪潮中占据一席之地。
