工业光学字符识别（OCR）在工业中已广泛用于识别和定位包装材料上的各种字符，验证实际字符和预期的字符是否匹配并生成报告。尽管可以采用多种方法进行字符识别，但是并非所有方法都可以用于工业光学字符识别。这是因为工业要求可靠性以及区分字符和其他对象的能力，而这并不是所有可用方法都可以提供的。

为了实现工业光学字符识别，必须执行五个步骤。它们是图像采集、预处理、字符分割、字符识别和后处理。工业光学字符识别的第一步涉及使用灰度相机获取图像，以使每个字符的大小至少为20个像素。这样可以确保可靠性，并适当避免识别中的错误。第二步将图像进行预处理以锐化、过滤和归一化图像。尽管锐化是一个嘈杂的过程，但是对于未聚焦的图像它可以提供良好的效果。如果选择摄像机进行图像采集或在光线不足的情况下，必须进行过滤。在此步骤中也可以进行二值化，可以通过手动阈值选择、自动阈值化和自动局部阈值化等三种方法中的任何一种进行。根据操作环境的不同，在预处理中选择适当的方法。接下来进行字符分割，其中确定各个字符串的位置。此外，根据它们在图像中的位置，可以找到正确的顺序。接下来，将这些字符串分割为不同的字符。此步骤在工业光学字符识别过程中的意义在于，它主要集中于零散的和相连的字符。此过程中最重要的步骤是基于分类的字符识别，并且此步骤对于学习阶段至关重要。将参考字符分配给每个字符，并通过考虑参考字符与识别字符之间的距离来实现分类。为了识别字符，这些距离必须对应于某些预定条件。最后一步是后期处理，它通过分析字符数、位置、推荐的首尾字符以及受限字符等特征来确定必须识别的正确字符串。如果结果字符串和请求的预设不匹配，或者在结果字符串中出现无法识别的字符，则会显示警告，指示无法成功识别。

雷火·竞技深入研究深度学习算法，将其应用于字符分割及字符识别领域，在OCR技术上取得了新突破，使得视觉系统能够更好地识别各类字符，此技术可以应用于多种材料（皮革、钢材、橡胶、纺织品、包装带、包装盒）上的多种字体和书写类型（印刷、激光雕刻、手写...）的识别上，精度高、准确率高。