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  Zebra的固定式工业扫描器和机器视觉体系搭载深度学习OCR算法，能够敏捷轻松地阅览文本。即便在处理困难的情况下，它也可提供高精度的开箱即用，。用户不需求具有机器视觉专业相关常识，只需几个简略的过程就能够创立高效的OCR应用程序。

  2）DL-OCR附带了一个即用型神经网络，该网络运用数千个不同的图画样本做预练习。

  -食物和饮料制作：包装环节如装瓶、亮光或注塑吹模，消费性包装品中的一般条码读取

  1）在电子厂流水线，用于物品外包装的标签字符读取，并将字符数据发送给MES体系。

  项目特色：运用传统OCR辨认方法，有许多模板需求承受练习。深度学习OCR运用现已提早预设好的模板。OCR检测运用软件内部现已界说好的字符模型或许模板，与实践拍照的图片匹配，能够大幅度提高工作效率。

  2）在汽车行业，终究结尾零部件出产环节，对零部件上的镭雕或钢印字符进行读取。

  项目特色：钢印和镭雕的字符质量相对较差，传统OCR辨认方法很难到达字符的辨认稳定性。深度学习OCR操作简略快捷，还能够完成更高的稳定性。