发布者：大恒图像 发布时间：2026-06-18 分享：
什么是HALCON Deep OCR
HALCON Deep OCR是一种基于深度学习的光学字符识别技术，它让机器视觉向人类的阅读能力又迈进了一步。相较于传统OCR识别算法，Deep OCR不受文字方向、字体以及明暗反差的影响，同时兼顾字符定位能力，使识别结果更为稳定和可靠。
Deep OCR的核心优势
文本定位+识别：可直接输入整张图片，实现文本定位和识别的结果同时输出
字符自动分组，实现完整词汇识别
全场景鲁棒性：支持任意方向、任意极性（黑底白字 / 白底黑字）、变形文字等
提供基于海量图像数据的预训练模型；针对特殊应用场景，也可通过使用自定义数据重新训练Deep OCR模型，对检测能力和识别效果进行进一步提升
HALCON 26.05进一步提升 Deep OCR落地能力&易用性
在许多OCR应用中，空格除了单纯的视觉分隔符，很多时候还能够承载重要信息。例如，读取有效期、批次编码或格式规范的产品标签时，都需要保留正确的空格。
在HALCON 26.05 版本优化了空格适配能力，识别结果会在对应位置保留空格，为用户呈现更完整、贴合原始样式的文本内容。
代码解析
以半导体行业最常见的 SEMI Font字符识别为例：
参考代码：
* AI²加速
UseFastAI2Devices := 'false'
get_inference_dl_device (UseFastAI2Devices, DLDevice)
* 创建句柄
create_deep_ocr ([], [], DeepOcrHandle)
* 设置硬件
set_deep_ocr_param (DeepOcrHandle, 'device', DLDevice)
* 读图
read_image (Image, './Image/SEMI')
* 识别文本内容
apply_deep_ocr (Image, DeepOcrHandle, 'auto', DeepOcrResult)
* 获取结果
get_dict_tuple (DeepOcrResult, 'words', Words)
get_dict_tuple (Words, 'word', RecognizedWord)
输出结果包含：完整字符串、带方向的文本框、单个字符置信度、关联得分热度图，方便后续结果校验和异常处理。
常见疑问
Q：Deep OCR是否需要额外购买深度学习模块？
A：Deep OCR属于OCR模块，不需要额外加订深度学习模块；
Q：必须用 GPU 才能运行吗？
A： CPU也可正常运行；GPU可进一步加速推理速度，适合对速度要求更高的场景；
Q：支持识别中文字符吗？
A：默认支持拉丁字母、数字及常见标点，如需中文可通过Deep Learning Tool进行自定义训练实现；
实例效果图
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