基于深度学习的药品三期OCR字符识别
在药品生产线上，药品三期的喷码与条形码识别是保证药品追溯和安全管理的重要环节。传统的识别方法依赖于人工操作，不仅效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展，基于OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的自动化识别系统逐渐成为主流。本文将以哪吒开发板为核心，介绍一种基于深度学习的药品三期OCR字符识别方案，并通过实际代码演示其实现过程。
1 哪吒开发板简介
哪吒开发套件以信用卡大小的哪吒开发板为核心，采用英特尔®处理器N97（Alder Lake-N），支持四核SoC，时钟频率高达3.60GHz，TDP仅为12W。内置GPU支持高分辨率显示，并具备强大的AI推理能力，是进行深度学习模型推理的理想平台。哪吒开发板还配备了高达8GB的LPDDR5系统内存和64GB的eMMC存储，支持Windows和Linux操作系统，为开发者提供了灵活的开发环境。
原文地址：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/142354109
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