文/杨雪键 李超明 杨蓉蓉 王响雷 陈海军 杨雄标

我国是烟草生产和消费大国，烟草利税收入在国家财政收入中占有重要地位，实行以城市为单位的专卖和配送销售模式[1]。终端客户主要是遍布在城市的大街小巷的零售店，卷烟配送的特点是小批量、多批次、多品种。这就对卷烟物流中心在卷烟的分拣、配送效率和精准性提出很高的要求[2]。

近年来，卷烟物流中心自动化改造升级工作逐年开展，大多数物流中心的卷烟分拣工作已经实现自动化，可以根据网络订单实时自动分拣[3]，基本解决分拣的效率问题。自动化设备代替人工作业，分拣精准性的问题仍然没有很好地解决。在自动分拣环节，由于条烟输送姿态控制、设备缺陷等原因，经常出现“多拣”、“少拣”、“错拣”等问题，不仅会给烟草企业造成一定经济损失，也严重影响烟草企业的企业形象和产品品牌竞争力。

基于以上原因，在卷烟物流自动分拣环节增加条烟的精准识别，实现品牌和数量精确核对就显得尤为重要。在高速的分拣线上依靠人工纠错难度大，基本无法满足生产要求。近十年来，随着计算机技术和图像处理技术的高速发展和工程应用技术的逐渐成熟，为视觉技术在卷烟物流分拣上进行条烟精准识别提供了有力的技术支撑，视觉技术与人工相比有着检测精度高、可长时间重复工作、适应恶劣环境的天然优势。

本文提出将基于视觉的条码识读技术和图文识别技术相融合，可极大提升烟草物流分拣线条烟精准识别率，减少订单“多拣”、“少拣”、“错拣”缺陷的出现频次。……