商品喷码包含了商品的产地信息、生产日期、系列号、批号等重要信息,在商品的生产和流通管理中起着重要的作用。随着商品生产和流通管理的高速化、自动化和精细化发展,高效精确的商品喷码检测与识别技术,成为商品生产质量检测管理、商品流通可追溯安全监控管理等应用中关注的热点。本文结合商品喷码检测与识别的应用需求,研究了一种基于深度学习的喷码字符检测和识别方法。在商品喷码的检测方面,首先分析了主流的单阶段检测方案和两阶段检测方案的特点,结合喷码检测高精确度的需求,选择了精确度更高的两阶段检测方案作为本文的设计方向。然后针对两阶段检测方案检测速度较慢的缺点,重新设计了网络的特征提取层,引入了d CRe LU单元、Inception单元,采用了瓶颈设计和预激活设计。之后改进了特征映射层的算法,调整了网络参数,根据喷码图片的尺寸重新设计了锚框,提高了检测的精确度。并在训练中加入批处理归一化单元和残差单元,提高网络学习能力。最终通过实验验证了本文的检测算法同时提升了商品喷码的检测速度和定位精度。在商品喷码的识别方面,本文分析了喷码识别传统方案的缺点。针对传统方法依赖字符分割,对粘黏字符、变形字体识别精度不高的问题,通过加入空间变换网络、连续时间分类网络,设计了一种不需要字符分割,可以自动调整空间变换的非定长喷码字符识别算法。并通过测试数据集,对本文算法与现有的多种字符识别算法进行了性能比较分析,验证了本文算法的有效性。