药盒喷码是医药行业中常见的一种产品标识方式，它可以在药盒的表面或内侧喷印出一些重要的信息，如生产日期、批号、有效期等。这些信息对于保证药品的质量和安全，以及追溯药品的来源和流向，都具有重要的意义。药盒喷码识别检测，是医药行业中不可或缺的一项工作。
然而，药盒喷码检测也面临着一些难题，如：
1、喷码字符往往是点阵形式，清晰度较低，易受到噪声、模糊、变形等影响；
2、喷码字符之间的间隔很小，甚至有些字符已经黏连在一起，难以进行分割；
3、喷码字符可能存在连续缺点的情况，导致字符不完整或不清晰；
4、喷码字符串的长度不固定，需要对不同长度的字符串进行识别。
为了解决这些难题，赛拓信息技术有限公司采用了深度学习的OCR字符检测方案，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）来构建一个端到端的字符识别模型。该模型具有以下特点：
1、直接从原始图像中提取特征，无需进行复杂的预处理和分割；
2、自适应地处理不同长度的字符串，无需指定固定的字符数目；
3、利用LSTM的记忆能力，捕捉字符串中的上下文信息，提高识别准确率；
4、通过增加额外的输出层，对字符串中的连续缺点进行检测和定位。
赛拓信息在实验室环境中部署了OCR字符检测方案，并对其进行了测试和评估。结果显示，该模型可以达到99.9%以上的识别率，并且可以有效地检测出字符串中的连续缺点。