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申请/专利权人：深圳市希购科技有限公司

摘要：本发明涉及物流快递分拣技术领域，涉及到基于条形码识别的物流快递自动化分拣方法，通过利用输送装置中成像系统对目标批次对应各快递进行图像采集，将获取的图像传至中央处理器，由中央处理器对目标批次对应各快递进行图像分析，依据分析结果对目标批次对应各快递进行传送信号确定，由此确定汇入正常输送装置的目标批次对应各快递，并对目标批次对应各目标快递进行深度处理，由此确定目标批次对应各目标快递的最终运送地址对应分支输送装置，可以极大地降低对人工操作的依赖，加快物流处理速度，减少错误率，提升客户满意度，还可以提高自动化系统处理大量包裹的能力，帮助企业应对高峰时期的物流压力，保持竞争力。

主权项：1.基于条形码识别的物流快递自动化分拣方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一、利用输送装置中成像系统对目标批次对应各快递进行图像采集，将获取的图像传至中央处理器，由中央处理器对目标批次对应各快递进行图像分析；步骤二、依据分析结果对目标批次对应各快递进行传送信号确定，由此确定汇入正常输送装置的目标批次对应各快递，将其标注为目标批次对应各目标快递；步骤三、对目标批次对应各目标快递进行深度处理，由此确定目标批次对应各目标快递的最终运送地址对应分支输送装置；所述步骤三中对目标批次对应各目标快递进行深度处理，具体处理过程为：获取目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域，并基于Sobel算子和Otsu算法对目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域进行边缘直线检测，进而得到目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域边缘直线的各交点，分别为，k表示各目标快递的编号，k=1,2,...n,再通过顶点坐标确定目标批次对应各目标快递的畸变校正图像内条形码区域的宽度和高度，具体如下式所示： ； ；式中表示目标批次对应第k个目标快递的畸变校正图像内条形码区域的宽度和高度；经过畸变校正的目标批次对应各目标快递的畸变校正图像内条形码区域的四个顶点是从原顶点导出的，具体导出公式为：；；；；由此获取目标批次对应各目标快递的畸变校正图像内条形码区域的各顶点坐标，分别为；所述对目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域进行边缘直线检测，具体处理过程如下：从编码数据库提取出水平方向上的Sobel算子的卷积核以及垂直方向上的Sobel算子的卷积核；从目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域中各像素点中任意选取以像素点作为参考像素点，由此得到目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的参考像素点，并获取目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的参考像素点的灰度值；并使用上述Sobel算子分别计算目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的参考像素点对应水平方向和垂直方向的梯度；，其中，，，，，，，，； ，其中，，，，，，，，；由此分别得出目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的参考像素点对应水平方向和垂直方向的梯度；进而得到目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的参考像素点的梯度幅值；所述对目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域进行边缘直线检测，具体处理过程还包括如下步骤：获取目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的像素点总数目,并从其中筛选得到目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的前景像素和背景像素的个数和灰度值；进一步得到目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的前景像素和背景像素占像素点总数目的比例，将其分别记为和；并将目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的前景像素的灰度值进行求和并均值计算，得到目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的前景像素的平均灰度值，同理可得目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的背景像素的平均灰度值；综合分析得出目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的最大类间方差；并使用Otsu算法对目标批次对应各目标快递对应图像内条形码区域的进行二值化处理，具体处理公式如下： ，其中，为目标批次对应第k个目标快递对应图像内条形码区域的边缘检测结果，其中值为1的像素点代表边缘，值为0的像素点代表非边缘；以此分析方式同理分析得到目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域的各像素点的边缘检测结果，由此得到检测得出目标批次对应各目标快递的图像内条形码区域中的各边缘直线。

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