基于机器视觉的快递面单识别

郭广振; 张丰收

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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。

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来源
《包装与食品机械》 |2023年第3期|65-69|共6页
作者
郭广振; 张丰收;
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作者单位

河南科技大学机电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类包装机械与设备;
关键词
机器视觉; 同时识别; 目标检测; 分类定位; 识别时间;

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