当今，多数该行业遭遇着进一步增长期的合规管理所需、生產者对详细说明批级封装方式资讯的的需求，、提供链线速度和率等方面的竞争性水压，愈来愈越久中小企业借着OCR（光电技术应用标识符判断）技术应用，以在绕城高速生產线上线下体现自动的化封装方式，有效确保批级封装方式资讯、封装方式安全性能及合理性。但，普通的OCR在对待各个字形、设计印刷一些缺陷和错综复杂的条件时，长期存在合理率低、所需许多人员调查、所需错综复杂的的机器设备和培圳等间题。

边侧学充当康耐视的新AI技术水平，其给出的ViDi EL Read产品，要音频解码器造成 倾斜、歪歪扭扭、蚀刻异常的字串，为高加工线自動化彩盒的OCR间题给出了更简单、更快、更准的满足计划方案。在安全使用几张首先需要康复训练的svm算法，没有视觉效果或进一步学体力，必须在数钟头内完全工作部署，构建钓鱼任务自動化。与传统性OCR方法步骤相对于，它占有如下几个这方面的更为明显优势：

1快速：边缘学习专为高速生产线环境下的文本读取꧂挑战而设计，由生产线上的📖设备本身处理，无需与其他处理器通信，因此其速度优于传统 OCR。

2精确：边缘学习工具针对特定应用进行了预培训，这些工具具有专一性，它们能够以行业所需的▨速度实现广义深度学习的准确性。

3易于训练：缘学习OCR只需要少量🍎图像进行预先训练，因此更易于开发。操作员只需进行简单的纠正，即可避免类似烦人识别错误♍。

4易于部署：边缘学习OCR不需要不同的字体库或复杂的处理器，而传统OCR方法需要特定技术来减少误读。

5适应恶劣条件：边缘学习OCR可以处理扭曲、模糊的印刷图案，柔性、❀反光或有图案的包装上的印刷图案，低对比ꦦ度的零件标记等，实现在各种恶劣条件下的高性能。

互相，边侧掌握在另一个为重要工业化的行业领域都都具有宽泛的用升值空间：

1、 汽车制造

小轿车加工制造区域一般来说必须为元件图修改认别码，比如日期时间和批号短信。这部分码可完成完成元件图标志（DPM）具体步骤修改，这部分具体步骤比如在元件图压铸工作中完成标志，也可适用智能机械、喷砂等处里原则来保持。这部分码与元件图完全相同的原料加工成，那么的清晰度较低，而五金的反射面层率较高。傳統的OCR具体步骤在读取硬盘这部分反射面层性强、的清晰度低的编号时留存难度，但边角练习OCR才能同质性延长更准确，同时不接入迟缓。

2、消费品制造

欧盟法规要求某些可能造成化学或物理危害的消费品（如清洁用品和肥料）必须配备仅有的配方标识符（UFI），以提供关于有毒成分的非专有信息。这些标识符可以印在产品标签上，也可以附在生产线上，以反映产品成分的新变化。由于这些标识符需要不断更新，边缘学习OCR通过快速训练可以迅速准确定位和解码这些文本，以确保其存在和准确性。

3、食品和饮料行业

物品和茶饮产业：欧盟成员国法规标准让随便具有刺激性典型的的过敏原的好护肤品都想必彰显的相关的代码怎么用，以辩别的的过敏原和好护肤品的对象市场的。综上所述物品和茶饮好护肤品类类冗杂且连续不断地变动规律，生产加工网上的好护肤品可能性会形成不可以推测的变动规律。中国传统OCR方式在种前提下要有全新程序设计，以融入连续不断地变动规律的好护肤品和那些固化的标签设计。而顶部学校OCR只要有二两张新那些固化的标签设计或好护肤品的图文，就就能够最快融入这样的变动规律。

合理来谈，表面读书远远抽象化了OCR系统重新化机械操作，能在金融业各业中有所改善了经营推广效应、降生产成本费用、满意合规性条件，并兼容具体步骤发展前景。应该通过康耐视表面读书机器——ViDi EL Read的六道金刚咒，中小中小企业应该在间歇间内保证 目标OCR系统重新化机械的发展前景，关键在于有所改善了经营推广效应、降生产成本费用，并兼容以后公司的发展前景，让中小中小企业应该如何快速保证 目标进行投资利益，有所改善的质量保持，以在相互竞争激动的茶叶市场中获得成功！