基于机器视觉的快递面单识别

摘要：

为有效解决分拣环节人工投入成本高、后台信息更新速度慢和分拣效率低等问题,提出基于机器视觉同时对一维码和三段码定位识别方法.改进一维码定位方法,利用"线扫描"提高一维码解码正确率;改进Faster R-CNN目标检测方法,实现不同区域三段码分类定位.试验结果表明,对不同样式快递面单均有较好的识别效果,对不良一维码识别率和准确率整体达到60%以上,不同区域三段码定位准确率达到98.47%,单票识别率达到98.03%,整体识别时间在105～146 ms.研究结果可为快递高效分拣提供技术参考.

关键词：机器视觉、同时识别、目标检测、分类定位、识别时间

所属期刊栏目：41

分类号：TS206.5(食品工业)

在线出版日期：2023-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-69,74