物流自動分揀線包裹郵單圖像采集與水平矯正系統(tǒng).pdf

1、物流包裹郵單水平矯正是實現(xiàn)物流自動分揀的重要環(huán)節(jié)之一，目前，市場上存在的物流包裹分揀技術(shù)有三種，分為自動、機器以及人工分揀。多數(shù)物流公司都采用自動分揀技術(shù)來分揀物流包裹，通常是通過掃碼技術(shù)對郵單的信息進行存儲并人工識別郵單信息，將包裹按地區(qū)、屬性、貨主和儲位等分開，浪費人力財力，相比較之下物流包裹郵單水平矯正系統(tǒng)獲取完整的郵單信息圖像，解決了數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)采集、人工掃碼等問題，為郵單信息的識別做前期處理工作。
　　本文建立了物流包

2、裹郵單圖像及視頻數(shù)據(jù)庫，對物流包裹郵單圖像的特點進行分析，對物流包裹郵單的圖像進行預(yù)處理，運用基于形態(tài)學(xué)處理方法和自適應(yīng)二值化區(qū)域提取方法對郵單區(qū)域進行提取。利用Sobel算法進行物流包裹郵單圖像的邊界檢測，采用 Radon變換計算包裹郵單的傾斜角度。實驗結(jié)果驗證了本文方法的可行性和有效性，并開發(fā)了一套基于OpenCV的包裹郵單水平矯正軟件。
　　將傳統(tǒng)去噪算法進行比較，根據(jù)物流包裹郵單圖像所具有的特征，運用細節(jié)保持模板降噪算法對

3、圖像進行去噪。為了準(zhǔn)確物流包裹上郵單區(qū)域的位置，運用直方圖均衡化方法對物流包裹郵單圖像進行增強處理，實現(xiàn)對圖像目標(biāo)增強的同時保持圖像的邊緣信息，有利于接下來應(yīng)用Sobel算子檢測目標(biāo)區(qū)域的邊界。
　　圖像水平矯正部分，對比Radon變換和Hough變換兩種方法對圖像的矯正效果，突出 Radon變換矯正圖像的優(yōu)勢，該方法能準(zhǔn)確的對物流包裹的郵單進行水平矯正。利用MATLAB工具對物流包裹郵單圖像進行算法驗證，結(jié)果顯示本文算法對郵單圖