Il lavoro di tesi illustra lo studio, l’integrazione e la valutazione di algoritmi OCR (Optical Character Recognition) basati su reti neurali, condotta in collaborazione con SPEA S.p.A. Per il constesto applicativo industriale, l’analisi ha favorito un approccio modulare e scalabile, mantenendo separati i processi di (1) localizzazione e (2) riconoscimento del testo di cui si compone un motore OCR. Dopo una rassegna letteraria su entrambi i temi sono stati selezionati approcci rivolti al deep learning, senza mai sviluppare una soluzione end-to-end bensì una pipeline di sviluppo in grado di rispondere efficaciemente anche a scenari applicativi futuri dell’a- zienda. Un ruolo fondamentale nella pipeline è stato ricoperto dalla generazione sintetica di dati a supporto dell’addestramento dei modelli per mezzo di un’applicazione svilup- pata ad hoc nel corso della tesi.