为了方便消费者和监管部门对乳制品进行追溯和管理，乳制品包装上通常会喷印一些重要的信息，如生产日期、保质期、批次号、条形码等。这些信息称为生产标签，它们是乳制品行业的身份证。OCR检测是一种针对乳制品罐装线(盒装)生产标签检测的有效方案，它可以提高识别率和效率，降低成本和风险，为乳制品行业的质量管理和追溯提供有力的支持。
传统的生产标签识别方式主要依赖于图像处理和模板匹配的技术，它们对字符的形状、大小、位置等有较高的要求，难以在复杂和变化的情况下保持较高的识别率。为了解决这个行业难题，赛拓信息技术有限公司引入了深度学习的方式来进行生产标签的OCR检测。
OCR是光学字符识别的缩写，它是一种将图像中的文字转换为可编辑和可检索的文本的技术。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中自动学习特征和规律，并用于各种复杂的任务中。OCR检测可以克服传统方式的局限性，具有以下优势：
1）单一模型兼容多种字体及包装形式。OCR检测不需要针对每种字体或包装设计特定的模板或规则，而是通过训练大量的样本数据，让模型自动学习不同字体和包装之间的共性和差异性，并能够适应各种变化。
2）满足高速检测需求。OCR检测可以利用GPU等硬件加速器来提高计算效率，实现实时或近实时的检测速度。同时，OCR检测可以采用端到端的方式，直接从图像中输出文本内容，而不需要经过多个步骤，如字符分割、字符识别等。
3）可以批量在盒装、袋装、小箱体、瓦楞箱产线上使用。OCR检测可以根据不同产线的需求，灵活地调整输入图像的分辨率、尺寸、角度等参数，以适应不同包装形式和喷码位置。同时，OCR检测可以通过远程更新或在线学习等方式，及时地更新模型参数和数据集，以应对新出现的字体或包装。