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作品名称：物流条码分拣识别系统
学校名称：南通理工学院
参赛队伍：深蓝
队伍编号：214554
参赛学生：王顺宇刘金涛伍登顺
指导老师：周丽丽王青
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

本物流条码分拣识别系统是一款集机器视觉、智能算法与自动化控制于一体的物流分拣解决方案，专为解决传统物流分拣效率低、误差大、人力成本高等痛点设计，广泛适用于快递分拨中心、电商仓储、制造业仓库等场景。
系统核心由三大模块构成：信息采集层、智能识别层与执行分拣层。信息采集层采用工业级高清摄像头阵列（分辨率达2000万像素），配合LED补光系统与动态对焦技术，可在包裹高速传送（最高时速3米/秒）时精准捕捉条码图像，即使面对褶皱、污损或倾斜的面单，仍能稳定采集信息。智能识别层搭载自主研发的深度学习算法，整合了条码定位、畸变校正、字符解码等功能。通过百万级物流条码样本训练，系统能快速识别一维码（Code 128、EAN-13）、二维码（QR码、Data Matrix）等12种主流码制，识别响应时间仅0.3秒，准确率超99.8%。同时，系统内置异常处理机制，对无法识别的包裹自动触发二次识别或人工复核通道，避免分拣中断。执行分拣层采用模块化分拣机构，包含皮带输送线、转向推杆与格口滑道。通过PLC控制系统与识别层联动，当包裹完成信息匹配后，系统可在0.5秒内规划最优分拣路径，驱动对应格口的推杆动作，实现包裹精准分流。单条分拣线每小时可处理5000件包裹，相当于8-10名人工分拣员的工作量。系统还具备智能管理功能：通过配套的可视化平台，可实时监控分拣效率、设备状态与包裹流向，支持多线联动调度；内置数据统计模块，能自动生成分拣量、错误率等报表，为运营优化提供数据支持。此外，系统支持柔性扩展，可根据场地需求增减分拣格口（最大支持120个格口），并兼容不同尺寸包裹（5cm×5cm×2cm至80cm×60cm×50cm）。实际应用中，该系统可降低人力成本，减少分拣错误，将物流周转效率提升，有效缓解物流高峰期的分拣压力，为物流行业智能化转型提供核心技术支撑。