近年来，OCR在各行业应用广泛，如在食品行业中，可以通过印刷的二维码进行产品相关信息与价格的查询；在医药行业中，可以通过印制信息了解药品使用说明以及生产日期等内容；在半导体行业中，可以通过半导体晶片上的字符与条码得到每块晶片的具体信息内容等等。

OCR缺陷检测，是指对部件或产品上印刷的字符进行确认、辨别、判定的检测。但由于产品型号众多，商标丝印各不相同，且该类缺陷类型多样、产品成像角度不稳定。所以，OCR缺陷检测对于正确打光、工业相机的相对位置、被检测部件、复杂的机器视觉算法等要求非常高。深度学习对于OCR缺陷检测很重要，利用先进的图像处理技术获取目标信息，并识别目标物附带的文字图像，动态判断产品字符内容，并得出检测结果。

随着机器视觉技术的不断发展与深度学习技术的应用，使用该融合技术获取目标的信息，实现物体表面缺陷检测越来越普遍，OCR缺陷检测技术与前几年相比，完全是两个模样，对于检测产品表面字符已经不再是难点。