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基于机器视觉的快递面单识别

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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.
Recognition of waybill based on machine vision

郭广振、张丰收

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河南科技大学 机电工程学院,河南洛阳 471003

机器视觉 同时识别 目标检测 分类定位 识别时间

2023

10.3969/j.issn.1005-1295.2023.03.011

包装与食品机械
中国机械工程学会

包装与食品机械

CSTPCD北大核心
影响因子：1.019
ISSN：1005-1295
年,卷(期)：2023.41(3)
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