阮学云，白文杰，倪 桥，黄 伟

(安徽理工大学机械工程学院，安徽 淮南 232001)

随着互联网电商平台的快速发展，网上购物过程中产生了大量快递包裹，在快递配送的各个环节，目前主要依赖人工手动分拣，而人会产生疲劳，容易发生误操作。针对物流分拣中心人工分拣快递[1]效率低的问题，提出了基于机器视觉的三段码识别[2]技术，三段码是一串包含地址分拣区域的数字与字母的组合。然而传统OCR直接匹配定位识别在某些复杂背景[3]下会有一定的偏差，因此本文中会以几何变化优化定位以及参数的变量替换，以达到更好的自适应调整，从而提高OCR识别[4]的准确率。

1 实验

1.1 识别系统

本次测试采用的图片素材为300张快递面单的不同的角度、距离以及曝光度下摄取的图片，所采用的识别系统如图1所示。识别系统包括摄像机、光源、光电传感器和图像处理单元。待测物体置于平台装置上，经过并触发光电传感器，传感器将信号传输给摄像机对待测物体抓拍，同时有环行光源对其补光，使目标能够更加清晰的反馈给图像处理模块。

图1 图像识别系统

1.2 图像预处理流程

在此次对字符识别的测试中，采用了基于形状模板匹配[5-6]下的定位，以及大量的运用仿射变换和Blob分析对图像进行识别[7]前的预处理。

1)模板的创建与查找。如图2是模板的创建与查找流程。模板匹配有三种方法，分别是基于组件的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。在本次测验中选择比例缩放模板Scale_mode，其支持投影变形的匹配。……