本发明公开了基于机器视觉的工业场景字符端侧推理训练装置及方法，包括以下步骤：A1：图像阈值分割，将原始灰度图像通过基于积分图运算的快速自适应阈值分割转换为二值化图像；A2：提取文本字段图像，对经过阈值分割后的图像进行闭操作，得到旋转矩形区域图像；A3：文本字段图像校正，通过仿射变换算法对得到的旋转矩形图像进行方向校正；A4：图像字符识别，将提取的文本字段图像传入经过预训练的卷积循环神经网络模型组，然后输出字符识别结果。本发明提出的图像阈值分割方法，积分图的快速运算，与现有的采用高斯局部阈值分割的方法相比，可大大提高图像二值化的效能，减少分割所用时间，与OTSU法相比，本申请的分割效果更好，识别精度更高。