各行各业的制造商都面临着诸多方面的挑战，要雇佣并留住合格员工，要跟上技术创新的步伐，还要实现用户对于速度和精准度的更加高的要求。对于汽车制造业而言，可持续性、运营和供应链的数字化、更高的安全要求及对个性化的需求也成为其首要关注的问题。斑马技术去年发布的《汽车ECO愿景研究报告》显示，73%的受访行业决策者认为，如果不采用更多的数字化技术，他们的企业将处于竞争劣势，其中“开发软件专业相关知识”被列为决策者的前五大优先投资选项之一。麦肯锡发布的报告也认同这一观点，称在机器人技术、AI和机器学习方面的最新发展使我们处于新自动化时代的前沿。

  机器视觉作为工业之“眼”，适用于数据采集、识别和检测等制造流程，随着中国制造业用工成本的提高，机器视觉成为推动数字化的经济时代制造业发展的重要技术；此外，深度学习融入机器视觉算法也将驱动制造业的智能化升级。其中深度学习光学字符识别（OCR）软件便是一项重要的技术创新。根据斑马技术的《汽车ECO愿景研究报告》，汽车OEM（原始设备制造商）决策者认为，对比2022年，预计2027年工业级机器视觉的使用率将增长83%。

  深度学习与OCR的结合能够很好的满足制造业在合规性、质量和存在性检验测试方面对速度、准确度、以及可靠解决方案的需求。汽车、制药、电子和餐饮行业的运营领导者通过深度学习OCR获得的收益更为显著。

  机器视觉和深度学习OCR正在推动人机一体化智能系统的发展，Gartner将人机一体化智能系统定义为在工厂内部以及其他供应链职能部门之间协调物理和数字化流程的概念，这转变了人员、流程和技术的运作方式，并提供了可提升决策质量、效率、成本和敏捷性所需的信息。换言之，通过深度学习和OCR实现制造业的自动化，有助于从硬件、软件和人员方面获得效益。

  但要做准确的OCR检验却颇具挑战，风格化的字体，模糊、扭曲或被遮挡的字符，反光的物体表面以及复杂、不均匀的背景，都可能使传统OCR技术没办法实现稳定识别。所幸的是市场上已经有新工具面世，它们具备工业级深度学习OCR功能，并附带基于数千种不同图像样本做预训练的即用型神经网络，这一系列新工具能够开箱即用，即使在处理很复杂的情况时也能保证高准确性。

  这意味着在汽车制造环境中，深度学习OCR解决方案可以准确地读取电池、轮胎、零部件和配件上喷印、压印、以及哑光和金属质地的序列号，以确保其与正确车型的车辆识别号（VIN）相对应。这些解决方案还可以应对各种字体样式和大小，并适用于一直在变化且“严苛”的照明及制造环境。

  深度学习OCR还可以用作更广泛的机器视觉解决方案的一部分。例如，在汽车制造环境中，能够最终靠部署机器视觉解决方案，检查连接器针脚是否缺失及其质量和合规性是否达标，也可以对印刷电路板上的敷形涂层、粘合剂检验、线束组装、电池极性以及总装等进行检验。

  在这些场景中，使用相同的机器视觉相机和统一软件平台部署的机器视觉解决方案能够以更快的速度检验物品，标记出疑似缺陷和错误供工程师检查并判定是否为故障，以进一步处理。审查决策将被反馈到神经网络中，有助于保持持续学习输入的活跃状态，从而进一步开发和增强模型。这优化了效率，并为工程师免去了一项重要却繁琐的手动任务。

  深度学习的速度和准确性使其能够更好地帮助工程师确保生产制造的质量，控制生产所带来的成本并提升客户满意度。此外，易用性也同样重要，而这正是深度学习OCR软件的优势所在，它是一种易于实施和使用的应用，无需机器视觉专业相关知识，只需几个简单的步骤即可部署。

  总的来说，更易于获取和使用的机器视觉和深度学习OCR解决方案为工业成像专业技术人员和工程师解锁了新的可能性，使他们可以更像数据科学家一样思考和行动。面对一直增长的数据生成速度、数据量和数据多样性，以及对于生产速度、安全性和准确性等更高水平的要求，我们始终相信这一技术发展是必要的，也是业界所乐见的。