伴随着科技的发展和社会的进步，POS机购物小票作为商场和一些商业机构留给客户的销售凭证，不仅可以反映我国的消费水平，也体现出消费者喜欢怎么样的商品品种，对于研究消费者的购物趋势和商品的价值具有深远的意义。OCR技术在我国已经很成熟了，对于购物小票的有效识别是我们需要解决的问题，识别过程中的每个步骤都非常关键，也是直接影响识别效果的决定行因素。收集不同超市、不同类型的购物小票作为样本，对于不同大小、长短的购物小票经过摄像机或者扫描机采集图像，对采集数据图像进行灰度化、二值化、倾斜校正、平滑去噪预处理过程进行算法改进，选择效果好、适合实验数据的样本。本文设计了一种改进的连通域分割法对字符图像进行分割，对分割后的字符图像进行尺寸归一化处理，使字符大小统一，便于实验数据分析。从混合排版的文本中判断那些是数字字符，通过提取数字字符所特有的特征和数字字符像素点总数作为依据进行判断，并提取数字的结构特征。本文对PSO优化算法进行了改进——参数优化，利用优化参数设计支持向量机分类器对印刷体数字进行识别，使数字字符识别正确率最大化以达到所要求的效果。经过不断对算法的改进和对实验结果的研究，并与其它的识别结果进行比较发现本文采用的方法不经具有很高的识别率，并且具有一定的实用价值，实验结果表明本文的算法是有效的。