diff --git a/doc/demo/build.png b/doc/demo/build.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..73fb58e24b497bf57881745774838adb90d07ffa
Binary files /dev/null and b/doc/demo/build.png differ
diff --git a/doc/demo/error.png b/doc/demo/error.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..6a463262b49a321f901729e04eedaa46b7f46a3b
Binary files /dev/null and b/doc/demo/error.png differ
diff --git a/doc/demo/proxy.png b/doc/demo/proxy.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..c6d72ce8df1c0cd0cca32f64157b7f0d3995991c
Binary files /dev/null and b/doc/demo/proxy.png differ
diff --git a/doc/doc_ch/android_demo.md b/doc/doc_ch/android_demo.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..41765a048999c408f2eead97c8cacd9f77094656
--- /dev/null
+++ b/doc/doc_ch/android_demo.md
@@ -0,0 +1,57 @@
+# Android Demo 快速测试
+
+
+### 1. 安装最新版本的Android Studio
+
+可以从https://developer.android.com/studio下载。本Demo使用是4.0版本Android Studio编写。
+
+### 2. 创建新项目
+
+Demo测试的时候使用的是NDK 20b版本，20版本以上均可以支持编译成功。
+
+如果您是初学者，可以用以下方式安装和测试NDK编译环境。
+点击 File -> New ->New Project，  新建  "Native C++" project
+
+
+1. Start a new Android Studio project
+    在项目模版中选择 Native C++ 选择PaddleOCR/depoly/android_demo 路径
+    进入项目后会自动编译，第一次编译会花费较长的时间，建议添加代理加速下载。
+
+**代理添加：**
+
+选择 Android Studio -> Perferences -> Appearance & Behavior -> System Settings -> HTTP Proxy -> Manual proxy configuration
+
+![](../demo/proxy.png)
+
+2. 开始编译
+
+点击编译按钮，连接手机，跟着Android Studio的引导完成操作。
+
+在 Android Studio 里看到下图，表示编译完成：
+
+![](../demo/build.png)
+
+**提示:** 此时如果出现下列找不到OpenCV的报错信息，请重新点击编译，编译完成后退出项目，再次进入。
+
+![](../demo/error.png)
+
+### 3. 发送到手机端
+
+完成编译，点击运行，在手机端查看效果。
+
+### 4. 如何自定义demo图片
+
+1. 图片存放路径:android_demo/app/src/main/assets/images
+
+   将自定义图片放置在该路径下
+
+2. 配置文件: android_demo/app/src/main/res/values/strings.xml
+
+   修改 IMAGE_PATH_DEFAULT 为自定义图片名即可
+
+
+# 获得更多支持
+前往[端计算模型生成平台EasyEdge](https://ai.baidu.com/easyedge/app/open_source_demo?referrerUrl=paddlelite)，获得更多开发支持：
+
+- Demo APP：可使用手机扫码安装，方便手机端快速体验文字识别
+- SDK：模型被封装为适配不同芯片硬件和操作系统SDK，包括完善的接口，方便进行二次开发