字符识别是受到学术界和工业界重视的技术,需要根据针对性的场景设定和模型设计来解决相关实际问题。芯片字符识别作为字符识别的一种特殊场景,可以解决工业缺陷检测、自动化配装芯片等广泛性的工业问题。早期芯片字符识别方法,例如模板匹配等,只能在固定字体和固定场景发挥效果,但近年来随着深度学习算法的扩展和显卡浮点性能的增加,深度学习模型能够识别更多相似字体和更多场景的芯片,但深度学习模型的高精度基本建立在大量而广泛的字符图片数据集上,而在实际情况中,芯片字符数据集由于受到工厂现场条件限制,采集数据困难,所能采集的图片量不丰富,并且图片清晰度较低,有效样本数非常少,这为通常的模型的训练造成了一定困难。针对以上问题,本文旨在建立一种基于领域自适应的芯片字符识别模型,为以上问题的解决做一些工作。本文的主要工作内容如下:（1）为解决芯片字符位置检测所需样本数量较多,但实际难以提供充足的芯片字符数据的小样本情况,本文基于领域自适应相关算法,将对抗学习方法融合于芯片字符位置检测中,提高了在小样本无监督条件下,芯片字符位置检测算法的检测精度。检测算法充分融合了领域自适应方法的优势,将源域数据作为基础对目标域数据进行优化。同时,本文为使检测算法在工业芯片上取得更好的应用效果,对图片的分割提出了针对性的解决方案。（2）为解决芯片字符识别在实际情况下数据集难以标注,且数据质量差的小样本无监督问题,本文建立一种字符识别模型,在目标数据集难获得且数量较少的情况下仍有较好的芯片字符识别效果。本文以衡量域间距离的损失函数和梯度翻转层为基础,以注意力机制的权重矩阵和分类器输出为区分方式,将多维度的特征图像分层次放入不同的域判别器中,减少了负迁移的现象,增强了识别精度。（3）基于以上工作,本文设计实现了基于领域自适应的芯片字符识别系统,并在工业芯片字符数据集上进行了测试和验证。该系统在一定程度上解决了工业生产线芯片检测图像采集模糊、数据量较少但要求较好检测精度的问题,同时减少人工分拣芯片的人力损耗。