随着中国经济的蓬勃发展,人民生活水平日益提高,食品药品的质量安全问题愈发引起人们的关注。生产日期作为食品、药品安全的重要参考指标,已经成为人们购买商品的必要检查对象。喷印是食品药品包装企业普遍使用的一种生产日期标注方式,生产日期的漏喷、误喷给工厂带来不小的经济损失,现在多采用人工的方法进行筛选。随着工业5.0的到来,生产速度的不断加快,相关企业急需一套自动化的质检方法来适应复杂的工业生产环境。最近几年,全球迎来了人工智能的热潮,深度学习技术在诸多领域也展现出强大的学习能力。将深度学习算法落地到实际的工业生产,有助于加快企业产品质检效率,降低工业质检的成本,为企业创造巨大的效益。本课题的研究成果可实际应用于工业生产线,具有很高的研究价值和应用意义。本文的研究工作和贡献如下:（1）图像数据集的制备。本文首先采用工业相机对喷码图像进行采集,紧接着使用Labelimg软件对喷码样本进行标注,然后使用自制的图像增强软件对数据进行扩充,并研究了图像融合的相关算法,提高了数据制备的效率。（2）研究了基于YOLOv4的喷码检测算法,并对其进行改进。本文通过设计更合理的特征金字塔尺寸,提高喷码检测精度。同时针对喷码包装盒易于倾斜的问题,加入角度回归信息,使网络回归出更紧密的预测框。实验结果表明,使用改进算法在喷码数据集上高于未改进模型0.013%,达到99.1%的准确率。（3）研究了基于去噪自编码器的喷码检测算法,用以解决工业场景下喷码字符背景复杂,数据量少等问题。该改进算法可以基于像素对齐的喷码区域背景重构,并使用高斯算子计算重构损失,加速网络收敛。使用融合算法对数据进行增强,只需要少量数据即可训练出鲁棒性较好的模型,为后续的识别任务去除了背景干扰。对比实验结果可以得出,改进后的网络MSDAnet喷码检测率达到99.81%,优于其它对比方案。（4）本文研究了字符序列识别通用算法,通过结合喷码长宽比信息,引入非对称卷积操作,解决图像输入与卷积尺度不匹配的问题。实验表明,改进的CRNN网络识别率为99.3%,高于改进前98.9%的识别率。同时,为了减少冗余的喷码区域特征提取操作,提高检测算法和识别算法优化的关联性,本文研究了端到端的喷码检测识别网络。整合网络通过设计合适的特征采样层,对定位到的喷码区域进行等间隔采样,使目标检测阶段提取的特征可以作为字符识别分支的输入。实验结果表明,本文设计的整合方案相对于两阶段,在检测识别速度和精度方面都有提升,证明了改进算法的有效性。