在现代制造业中，光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）技术被广泛应用于各种场景，如条形码阅读、有效期验证、标签校验、退货单阅读等。OCR技术通过计算机视觉领域的突破性进展，已经发展成为一种高效、准确的文本识别工具。
OCR技术的核心在于从图像中读取文本信息。例如，通过OCR技术可以读取产品上的批次编码，确保其显示的值符合预期，或者检查有效期是否包含了所有必需的信息。随着人工智能技术的发展，OCR技术的应用变得更加广泛和深入。
在制造业中，OCR技术的应用场景非常多样。例如，可以利用OCR技术来验证产品上的日期，确保标签上包含了所有必需的文本信息，扫描退货单以获取必要的信息，读取身份证号码（如ISBN）。通过将OCR技术与制造执行系统集成，可以满足特定的需求。
例如，在准备发货前，可以使用OCR技术扫描一个盒子，这可以用于更新内部系统，使其知道包裹即将被发货。同样，可以使用OCR技术扫描退货单，以便在仓库收到包裹时通知消费者，这可以触发自动退货流程。
在制造业中应用OCR技术主要有两种方式：使用现成的系统或训练自定义模型。建议首先尝试使用现成的系统，看看它是否适合用例。如果现有的模型难以读取文本，可以使用自定义模型来识别字符。
例如，Roboflow Inference支持在OCR中使用DocTR。DocTR可以在几行Python代码中与Inference一起运行。这段代码可以直接集成到现有的业务逻辑中，或者用于开发新的业务逻辑。
from roboflow import Roboflow
import cv2
# 初始化Roboflow客户端
rf = Roboflow("your_api_key")
# 加载模型
model = rf.model("your_model_name")
# 读取图像
image = cv2.imread("your_image_path")
# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(image)
# 打印预测结果
print(predictions)
需要注意的是，与运行自定义模型相比，DocTR的运行速度较慢。为了获得最佳性能，训练自定义模型可能更为合适。如果DocTR难以读取文本，或者DocTR的速度对于用例来说太慢，可以训练一个自定义系统来识别字符。这涉及到对标签上的字符进行标注，以构建一个能够识别产品上确切字体的系统。需要对字母A、B、C、数字1、2、3等进行标注。建议至少标注100张图片，以获取每个字母的多个示例。
如果训练了一个自定义模型，可以以每秒多帧的速度运行OCR。要了解更多关于训练自定义模型的信息，请参阅Roboflow入门指南。