摘要：为提高芯片表面字符识别的实时性和准确率,提出一种基于EAST与SVTR的字符识别算法。针对EAST文本检测算法,将主干特征提取网络替换为轻量化的深度神经网络FasterNet-T0,减少网络的计算量;添加通道注意力机制自适应学习不同通道的权重分配,加强对重要特征的筛选。改进获得文本区域得分的损失函数,采用Dice损失缓解因图像背景面积过大导致误检的问题。文本方向校正算法对图像中任意方向的文本进行水平校正。由单一视觉模型的文本识别算法SVTR完成对字符的识别。实验结果表明,改进后文本检测算法的精确率、召回率较原算法分别提升了2.43%和4.66%,单帧图片的检测速度提升了0.005 s;添加文本方向校正算法后,识别准确率提升了1.92%。与现有方法对比,验证了该算法的有效性。