采用的深度学习技术，是一款以“机器视觉算法”为核i心的软硬件系统；可方便地安装在现有的各类标签条码打印机上。边打印边进行标签在线检测，将标签检测机与打印机“融为一体”；可根据客户要求进行加装，包括打孔、喷墨、停机等处理；取代人工，检测标签的条码可读性，等级，质量缺陷等，并分类显示；标签检测结果和图片自动存档，写入数据库，便于追溯；报表输出，数据分析，有效地进行生产线管理；快速换型，简单易用。
随着物联网的快速发展，人们对与物联网相关的产品标识工作也提出了更高的要求。目前，每个产品的生产厂家，都有一套自身的产品追溯系统，用来记录产品的动向。产品追溯大多都是通过给每个零件或者每个产品一个唯i一的条码，作为该部件的身份i证，在生产和销售的每个环节都会依据该条码做一个记录，并保存到终的追溯系统数据库，当需要查询的时候，直接扫描该条码即可调用出该产品整个的生产流程和去向。大部分情况下，条码的打印规则和内容都是依据生产厂家给定的数据库打印，如存在错打印、漏打印、重复打印和打印残缺等情况，将会给后续工作的推进带来极大的麻烦。
文字检测是文字识别过程中的一个非常重要的环节，文字检测的主要目标是将图片中的文字区域位置检测出来，以便于进行后面的文字识别，只有找到了文本所在区域，才能对其内容进行识别。
文字检测的场景主要分为两种，一种是简单场景，另一种是复杂场景。其中，cis条码检测，简单场景的文字检测较为简单，例如像书本扫描、屏幕截图、或者清晰度高、规整的照片等；而复杂场景，主要是指自然场景，情况比较复杂，例如像街边的广告牌、产品包装盒、设备上的说明、商标等等，存在着背景复杂、光线忽明忽暗、角度倾斜、扭曲变形、清晰度不足等各种情况，文字检测的难度更大
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