快递单图像检测与识别的研究及实现开题报告

1. 研究目的与意义

根据《我国快递业发展现状分析及对策研究》，快递业是我国的一个新兴行业，随着电子商务及信息科技的发展，快递业迅速发展。2017年，中国快递业务量达到400.7亿件，同比增长28%，占据世界份额超40%，连续4年稳居世界第一。2018年上半年全国快递服务企业业务量累计完成220.8亿件，同比增长27.5%；业务收入累计完成2745亿元，同比增长25.8%。2019年，全国快递服务企业业务量累计完成635.2亿件，同比增长25.3%。2020年，全国快递服务企业业务量累计完成833.6亿件，同比增长31.2%；业务收入累计完成8795.4亿元，同比增长17.3%。由以上数据不难发现，我国快递行业近几年正在蓬勃发展，这是一种机遇，同时也是一种挑战。

而在快递企业如雨后春笋般出现的今天，显然高效快捷地处理快件已经取代了价格的优惠成为最重要的因素。与此同时，淘宝双十一、京东618等线上购物节的出现，在带动快递业发展的同时也给快递分拣带来了巨大的压力。因为大部分中小快递企业对于快件的录入仍是采用人工操作，难免会出现错误，而面对各种线上购物节的压力也会出现暴力分拣、爆仓等状况，给消费者带来了不好的消费体验。在这种情况下，通过快递单条形码检测与识别来提高快递业自动化程度，减少人工劳动力以及资金的投入便有着十分重要的意义。

本毕业设计将采用图像处理的方法对快递单条形码进行检测与识别，通过对采集到的图像进行预处理、失真复原、倾斜矫正、梯度化、二值化、条码区域定位分割。将图像中快递单上的条形码检测并截取出来，然后对所截取条形码进行识别与译码，从而读取条码的地址信息。来实现对快递业自动化程度的提高，避免人工识别条形码存在的错误与暴力分拣的问题，有效提高快递业效率与消费者的购物体验。

2. 研究内容和预期目标

目前我国多数快递公司的快件分拣系统已实现部分自动化，但是分拣信息的采集仍然需要人工操作，使用手持激光扫描器识别读取条码地址信息，再根据地址信息控制分拣机完成快件分类。这种人工采集的方法对于日益剧增的快件量无法做到长久高效的处理，特别是电商促销导致快件爆仓时，暴力分拣的事件频繁发生

本毕业设计将采用图像处理的方法对快递单条形码进行检测与识别，通过对采集到的图像进行预处理、失真复原、倾斜矫正、梯度化、二值化、条码区域定位分割。将图像中快递单上的条形码检测并截取出来，然后对所截取条形码进行识别与译码，从而读取条码的地址信息。来实现对快递业自动化程度的提高，避免人工识别条形码存在的错误与暴力分拣的问题，有效提高快递业效率与消费者的购物体验。

研究内容：

3. 研究的方法与步骤

研究方法：

首先拟采用中值滤波算法对所得快递单图像进行滤波降噪处理。使用直方图规定化调整快递单图像的对比度，直方图规定化将使快递单图像的灰度直方图在整个灰度空间内均匀分布，从而扩大前景和背景灰度的差别。然后拟使用 wallis 锐化算法对快递单图像进行锐化增强处理，预处理后快递单图像噪声得到抑制，灰度分布得到修正，且条形码区域的轮廓及条形码黑白线条的对比度得到增强。

接着拟采用最大类间方差算法对预处理后的快递单图像进行二值处理，使得条形码区域与条形码缘区域作为目标区域被识别出来。对采集到的快件条形码进行校正复原等预处理，将快件图像从传送带的背景中分割出来；再通过形态学、矩形轮廓拟合等图像处理操作,从快件图像的背景中分割出快递单区域、条码区域；最后根据条码区域的特点，选择有效合适的滤波器来计算判定梯度幅值和方向，对黑白条码图像进行有效性判别，确保能将正确的条码区域图像分割出来。

4. 参考文献

[1]张瑜. 快递智能自动分拣系统设计研究[j]. 微型电脑应用, 2020, v.36;no.324(04):122-124.

[2]黄梦涛, 黎译繁. 面向快递分拣的二维码定位与校正方法[j]. 科学技术与工程, 2019, 019(003):153-157.

[3]王昆, 刘晓山. 基于条形码识别的物流包裹自动分拣系统设计[j]. 洛阳理工学院学报(自然科学版),2016, 26(02):69-73 83.

5. 计划与进度安排

3.01--3.20，熟悉课题背景，查阅中英文资料，完成毕设开题。

3.21--4.30，开展课题内容，完成课题的主要实验工作和程序调试。

5.01--5.20，撰写毕设论文初稿并完成中英文翻译。