Q: 
do_ocr_multi_class_mlpやdo_ocr_multi_class_svmはどのように使い分けたらよいでしょうか。
また、multi、single、wordに関しても違いはなんでしょうか。

A: 
do_ocr系オペレーターは以下のように3種類あり、そのうちXXXに該当する部分は使用する分類器を表します。
- do_ocr_multi_class_XXX
- do_ocr_single_class_XXX
- do_ocr_word_XXX

各分類器のメリット・デメリットについては、「solution_guide_i」の13.1.2章に記載されています。
ご使用されているHALCONのバージョンに合わせて、下記パスよりご参照をお願いいたします。
C:\Program Files\MVTec\HALCON-○○\doc\pdf\solution_guide

また、サンプルプログラムcompare_ocr_pretrained_mlp_cnn.hdevやcompare_ocr_svm_mlp.hdevにて
挙動確認することができます。こちらも合わせてご参照ください。

簡単に分類器の性能をまとめますと、下記の通りです。
- 学習時間：knn＞SVM＞MLP
- 実行時間：knn＞MLP＞SVM＞CNN
- 精度：CNN＞SVM＞MLP＞knn

ただし、学習済みフォントがMVTecより提供されているのは、CNNとMLPのみです。
SVM、knnは自身で文字の画像を収集して新規で学習する必要がございますのでご留意ください。
MLPはフォントごとに学習済みデータが準備されているのに対し、CNNはフォントデータに依存しません。
フォントが分かっている場合にはMLPで指定したほうが精度が高くなる可能性があります。

single、multi、wordの違いについては以下の通りです。
- multi⇒複数文字を読み取り可能。最も信頼度の高かった読み取り結果と、その信頼度を取得可能。
- single⇒1文字のみ読み取り可能。Numで指定した数の読み取り結果を信頼度の高い順に出力可能。2番目以降の結果も解析したい場合に有効。
- word⇒複数文字を読み取り可能。Expressionで正規表現により文法を指定可能。文字列に特定のルールがある場合に有効。