diff --git a/applications/corpus/digital.txt b/applications/corpus/digital.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..26b06e784e779bdf97dfaa9b3ba8d4c0155b0718
--- /dev/null
+++ b/applications/corpus/digital.txt
@@ -0,0 +1,43 @@
+46.39
+40.08
+89.52
+-71.93
+23.19
+-81.02
+-34.09
+05.87
+-67.80
+-51.56
+-34.58
+37.91
+56.98
+29.01
+-90.13
+35.55
+66.07
+-90.35
+-50.93
+42.42
+21.40
+-30.99
+-71.78
+25.60
+-48.69
+-72.28
+-17.55
+-99.93
+-47.35
+-64.89
+-31.28
+-90.01
+05.17
+30.91
+30.56
+-06.90
+79.05
+67.74
+-32.31
+94.22
+28.75
+51.03
+-58.96
diff --git a/applications/fonts/DS-DIGI.TTF b/applications/fonts/DS-DIGI.TTF
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..09258773c7219ad9e60b92b918e3c50b58f43c9e
Binary files /dev/null and b/applications/fonts/DS-DIGI.TTF differ
diff --git a/applications/fonts/DS-DIGIB.TTF b/applications/fonts/DS-DIGIB.TTF
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..064ad478a510a9c581bb16d295f659256e1f920a
Binary files /dev/null and b/applications/fonts/DS-DIGIB.TTF differ
diff --git "a/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..2a35cb170ef165faa6566e0059cca8364b7a6da6
--- /dev/null
+++ "b/applications/\345\205\211\345\212\237\347\216\207\350\256\241\346\225\260\347\240\201\347\256\241\345\255\227\347\254\246\350\257\206\345\210\253.md"
@@ -0,0 +1,467 @@
+# 光功率计数码管字符识别
+
+本案例将使用OCR技术自动识别光功率计显示屏文字，通过本章您可以掌握：
+
+- PaddleOCR快速使用
+- 数据合成方法
+- 数据挖掘方法
+- 基于现有数据微调
+
+## 1. 背景介绍
+
+光功率计（optical power meter ）是指用于测量绝对光功率或通过一段光纤的光功率相对损耗的仪器。在光纤系统中，测量光功率是最基本的，非常像电子学中的万用表；在光纤测量中，光功率计是重负荷常用表。
+
+
+
+目前光功率计缺少将数据直接输出的功能，需要人工读数。这一项工作单调重复，如果可以使用机器替代人工，将节约大量成本。针对上述问题，希望通过摄像头拍照->智能读数的方式高效地完成此任务。
+
+为实现智能读数，通常会采取文本检测+文本识别的方案：
+
+第一步，使用文本检测模型定位出光功率计中的数字部分；
+
+第二步，使用文本识别模型获得准确的数字和单位信息。
+
+本项目主要介绍如何完成第二步文本识别部分，包括：真实评估集的建立、训练数据的合成、基于 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个模型进行训练，以及评估和推理。
+
+本项目难点如下：
+
+- 光功率计数码管字符数据较少，难以获取。
+- 数码管中小数点占像素较少，容易漏识别。
+
+针对以上问题， 本例选用 PP-OCRv3 和 SVTR_Tiny 两个高精度模型训练，同时提供了真实数据挖掘案例和数据合成案例。基于 PP-OCRv3 模型，在构建的真实评估集上精度从 52% 提升至 72%，SVTR_Tiny 模型精度可达到 78.9%。
+
+aistudio项目链接: [光功率计数码管字符识别](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4049044?contributionType=1)
+
+## 2. PaddleOCR 快速使用
+
+PaddleOCR 旨在打造一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，助力开发者训练出更好的模型，并应用落地。
+
+
+
+
+官方提供了适用于通用场景的高精轻量模型，首先使用官方提供的 PP-OCRv3 模型预测图片，验证下当前模型在光功率计场景上的效果。
+
+- 准备环境
+
+```
+python3 -m pip install -U pip
+python3 -m pip install paddleocr
+```
+
+
+- 测试效果
+
+测试图：
+
+
+
+
+```
+paddleocr --lang=ch --det=Fase --image_dir=data
+```
+
+得到如下测试结果：
+
+```
+('.7000', 0.6885431408882141)
+```
+
+发现数字识别较准，然而对负号和小数点识别不准确。 由于PP-OCRv3的训练数据大多为通用场景数据，在特定的场景上效果可能不够好。因此需要基于场景数据进行微调。
+
+下面就主要介绍如何在光功率计（数码管）场景上微调训练。
+
+
+## 3. 开始训练
+
+### 3.1 数据准备
+
+特定的工业场景往往很难获取开源的真实数据集，光功率计也是如此。在实际工业场景中，可以通过摄像头采集的方法收集大量真实数据，本例中重点介绍数据合成方法和真实数据挖掘方法，如何利用有限的数据优化模型精度。
+
+数据集分为两个部分：合成数据，真实数据， 其中合成数据由 text_renderer 工具批量生成得到， 真实数据通过爬虫等方式在百度图片中搜索并使用 PPOCRLabel 标注得到。
+
+
+- 合成数据
+
+本例中数据合成工具使用的是 [text_renderer](https://github.com/Sanster/text_renderer)， 该工具可以合成用于文本识别训练的文本行数据:
+
+
+
+
+
+
+```
+export https_proxy=http://172.19.57.45:3128
+git clone https://github.com/oh-my-ocr/text_renderer
+```
+
+```
+import os
+python3 setup.py develop
+python3 -m pip install -r docker/requirements.txt
+python3 main.py \
+ --config example_data/example.py \
+ --dataset img \
+ --num_processes 2 \
+ --log_period 10
+```
+
+给定字体和语料，就可以合成较为丰富样式的文本行数据。 光功率计识别场景，目标是正确识别数码管文本，因此需要收集部分数码管字体，训练语料，用于合成文本识别数据。
+
+将收集好的语料存放在 example_data 路径下：
+
+```
+ln -s ./fonts/DS* text_renderer/example_data/font/
+ln -s ./corpus/digital.txt text_renderer/example_data/text/
+```
+
+修改 text_renderer/example_data/font_list/font_list.txt ,选择需要的字体开始合成：
+
+```
+python3 main.py \
+ --config example_data/digital_example.py \
+ --dataset img \
+ --num_processes 2 \
+ --log_period 10
+```
+
+合成图片会被存在目录 text_renderer/example_data/digital/chn_data 下
+
+查看合成的数据样例：
+
+
+
+
+- 真实数据挖掘
+
+模型训练需要使用真实数据作为评价指标，否则很容易过拟合到简单的合成数据中。没有开源数据的情况下，可以利用部分无标注数据+标注工具获得真实数据。
+
+
+1. 数据搜集
+
+使用[爬虫工具](https://github.com/Joeclinton1/google-images-download.git)获得无标注数据
+
+2. [PPOCRLabel](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.5/PPOCRLabel) 完成半自动标注
+
+PPOCRLabel是一款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具，内置PP-OCR模型对数据自动标注和重新识别。使用Python3和PyQT5编写，支持矩形框标注、表格标注、不规则文本标注、关键信息标注模式，导出格式可直接用于PaddleOCR检测和识别模型的训练。
+
+
+
+
+收集完数据后就可以进行分配了，验证集中一般都是真实数据，训练集中包含合成数据+真实数据。本例中标注了155张图片，其中训练集和验证集的数目为100和55。
+
+
+最终 `data` 文件夹应包含以下几部分：
+
+```
+|-data
+ |- synth_train.txt
+ |- real_train.txt
+ |- real_eval.txt
+ |- synthetic_data
+ |- word_001.png
+ |- word_002.jpg
+ |- word_003.jpg
+ | ...
+ |- real_data
+ |- word_001.png
+ |- word_002.jpg
+ |- word_003.jpg
+ | ...
+ ...
+```
+
+### 3.2 模型选择
+
+本案例提供了2种文本识别模型：PP-OCRv3 识别模型 和 SVTR_Tiny：
+
+[PP-OCRv3 识别模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md)：PP-OCRv3的识别模块是基于文本识别算法SVTR优化。SVTR不再采用RNN结构，通过引入Transformers结构更加有效地挖掘文本行图像的上下文信息，从而提升文本识别能力。并进行了一系列结构改进加速模型预测。
+
+[SVTR_Tiny](https://arxiv.org/abs/2205.00159):SVTR提出了一种用于场景文本识别的单视觉模型，该模型在patch-wise image tokenization框架内，完全摒弃了序列建模，在精度具有竞争力的前提下，模型参数量更少，速度更快。
+
+以上两个策略在自建中文数据集上的精度和速度对比如下：
+
+| ID | 策略 | 模型大小 | 精度 | 预测耗时（CPU + MKLDNN)|
+|-----|-----|--------|----| --- |
+| 01 | PP-OCRv2 | 8M | 74.8% | 8.54ms |
+| 02 | SVTR_Tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
+| 03 | SVTR_LCNet(h32) | 12M | 71.9% | 6.6ms |
+| 04 | SVTR_LCNet(h48) | 12M | 73.98% | 7.6ms |
+| 05 | + GTC | 12M | 75.8% | 7.6ms |
+| 06 | + TextConAug | 12M | 76.3% | 7.6ms |
+| 07 | + TextRotNet | 12M | 76.9% | 7.6ms |
+| 08 | + UDML | 12M | 78.4% | 7.6ms |
+| 09 | + UIM | 12M | 79.4% | 7.6ms |
+
+
+### 3.3 开始训练
+
+首先下载 PaddleOCR 代码库
+
+```
+git clone -b release/2.5 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
+```
+
+PaddleOCR提供了训练脚本、评估脚本和预测脚本，本节将以 PP-OCRv3 中文识别模型为例：
+
+**Step1：下载预训练模型**
+
+首先下载 pretrain model，您可以下载训练好的模型在自定义数据上进行finetune
+
+```
+cd PaddleOCR/
+# 下载PP-OCRv3 中文预训练模型
+wget -P ./pretrain_models/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
+# 解压模型参数
+cd pretrain_models
+tar -xf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar && rm -rf ch_PP-OCRv3_rec_train.tar
+```
+
+**Step2：自定义字典文件**
+
+接下来需要提供一个字典（{word_dict_name}.txt），使模型在训练时，可以将所有出现的字符映射为字典的索引。
+
+因此字典需要包含所有希望被正确识别的字符，{word_dict_name}.txt需要写成如下格式，并以 `utf-8` 编码格式保存：
+
+```
+0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+-
+.
+```
+
+word_dict.txt 每行有一个单字，将字符与数字索引映射在一起，“3.14” 将被映射成 [3, 11, 1, 4]
+
+* 内置字典
+
+PaddleOCR内置了一部分字典，可以按需使用。
+
+`ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt` 是一个包含6623个字符的中文字典
+
+`ppocr/utils/ic15_dict.txt` 是一个包含36个字符的英文字典
+
+* 自定义字典
+
+内置字典面向通用场景，具体的工业场景中，可能需要识别特殊字符，或者只需识别某几个字符，此时自定义字典会更提升模型精度。例如在光功率计场景中，需要识别数字和单位。
+
+遍历真实数据标签中的字符，制作字典`digital_dict.txt`如下所示：
+
+```
+-
+.
+0
+1
+2
+3
+4
+5
+6
+7
+8
+9
+B
+E
+F
+H
+L
+N
+T
+W
+d
+k
+m
+n
+o
+z
+```
+
+
+
+
+**Step3：修改配置文件**
+
+为了更好的使用预训练模型，训练推荐使用[ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml](../../configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml)配置文件，并参考下列说明修改配置文件：
+
+以 `ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml` 为例：
+```
+Global:
+ ...
+ # 添加自定义字典，如修改字典请将路径指向新字典
+ character_dict_path: ppocr/utils/dict/digital_dict.txt
+ ...
+ # 识别空格
+ use_space_char: True
+
+
+Optimizer:
+ ...
+ # 添加学习率衰减策略
+ lr:
+ name: Cosine
+ learning_rate: 0.001
+ ...
+
+...
+
+Train:
+ dataset:
+ # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
+ name: SimpleDataSet
+ # 数据集路径
+ data_dir: ./data/
+ # 训练集标签文件
+ label_file_list:
+ - ./train_data/digital_img/digital_train.txt #11w
+ - ./train_data/digital_img/real_train.txt #100
+ - ./train_data/digital_img/dbm_img/dbm.txt #3w
+ ratio_list:
+ - 0.3
+ - 1.0
+ - 1.0
+ transforms:
+ ...
+ - RecResizeImg:
+ # 修改 image_shape 以适应长文本
+ image_shape: [3, 48, 320]
+ ...
+ loader:
+ ...
+ # 单卡训练的batch_size
+ batch_size_per_card: 256
+ ...
+
+Eval:
+ dataset:
+ # 数据集格式，支持LMDBDataSet以及SimpleDataSet
+ name: SimpleDataSet
+ # 数据集路径
+ data_dir: ./data
+ # 验证集标签文件
+ label_file_list:
+ - ./train_data/digital_img/real_val.txt
+ transforms:
+ ...
+ - RecResizeImg:
+ # 修改 image_shape 以适应长文本
+ image_shape: [3, 48, 320]
+ ...
+ loader:
+ # 单卡验证的batch_size
+ batch_size_per_card: 256
+ ...
+```
+**注意，训练/预测/评估时的配置文件请务必与训练一致。**
+
+**Step4：启动训练**
+
+*如果您安装的是cpu版本，请将配置文件中的 `use_gpu` 字段修改为false*
+
+```
+# GPU训练 支持单卡，多卡训练
+# 训练数码管数据 训练日志会自动保存为 "{save_model_dir}" 下的train.log
+
+#单卡训练（训练周期长，不建议）
+python3 tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/ch_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
+
+#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/en_PP-OCRv3_rec_train/best_accuracy
+```
+
+
+PaddleOCR支持训练和评估交替进行, 可以在 `configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_rec_distillation.yml` 中修改 `eval_batch_step` 设置评估频率，默认每500个iter评估一次。评估过程中默认将最佳acc模型，保存为 `output/ch_PP-OCRv3_rec_distill/best_accuracy` 。
+
+如果验证集很大，测试将会比较耗时，建议减少评估次数，或训练完再进行评估。
+
+### SVTR_Tiny 训练
+
+SVTR_Tiny 训练步骤与上面一致，SVTR支持的配置和模型训练权重可以参考[算法介绍文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.5/doc/doc_ch/algorithm_rec_svtr.md)
+
+**Step1：下载预训练模型**
+
+```
+# 下载 SVTR_Tiny 中文识别预训练模型和配置文件
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar
+# 解压模型参数
+tar -xf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar && rm -rf rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar
+```
+**Step2：自定义字典文件**
+
+字典依然使用自定义的 digital_dict.txt
+
+**Step3：修改配置文件**
+
+配置文件中对应修改字典路径和数据路径
+
+**Step4：启动训练**
+
+```
+## 单卡训练
+python tools/train.py -c rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/rec_svtr_tiny_6local_6global_stn_ch.yml \
+ -o Global.pretrained_model=./rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train/best_accuracy
+```
+
+### 3.4 验证效果
+
+如需获取已训练模型，请扫码填写问卷，加入PaddleOCR官方交流群获取全部OCR垂类模型下载链接、《动手学OCR》电子书等全套OCR学习资料🎁
+
+
+