1. 研究目的与意义
研究背景：随着我国改革开放政策的不断深入，我国的经济有着日新月异的变化，国民的经济水平不断提高，逐渐达到全面小康[1]。与此同时，我国电子商务的也随之快速发展和完善，逐渐改变了人们的消费习惯，网上购物成为主要购买方式，促使整个物流产业迅速壮大，为满足物流发展需求快递行业不断扩大，快递行业的特点之一在于较强的劳动密集性，但现有人力资源已经难以满足快速发展的业务需求，以部分电商举办重大促销节日时尤为突出，仓库内大量堆积的包裹增加了劳动强度并降低了分拣效率，导致难以及时分拣、转运和派送部分包裹。19 年的“双十一”对于快递公司和配送员来说，却是血拼的时期。因为在短短的“双十一”期间，竟约有 16.57 亿个快递包裹需经精确分拣后配送至客户手中。一方面，受到天猫“双十一”大促这个成功案例的启发，国内电商为了引流以及刺激消费，逐渐也举办了如“京东 618”，“双十二”等类似的优惠活动；另一方面，各个城镇、乡村区域配送站点的设立，都急剧加速了快递数量的增加。19年我国全部的快递服务公司的总体业务收入已超过7400亿元，整年的业务数量突破600亿件。快递数量相比于 2018年来说，增长了25.27%左右。尤其是在11月，全国一共达成了71.24亿件快递服务，占全年份额约为 11.21%。但是单件包裹的单月平均价格却在11月份来到近年来的低谷，低至11.18元。可见，虽然快递行业一片欣欣向荣，但面对每年如此海量的包裹配送服务，如果单单依靠快递小哥人工分拣及配送的话，不仅需要更多的人力、财力，更是增加分拣错误、快递滞件的概率，更有甚者造成消费者的不满及客户流失。因此，供应快递服务的企业迫切需求智能化、自动化的快递包裹分拣系统，来提高分拣效率，以配送更快、成本更低、路径更短地把快递包裹交付至客户。
研究目的：实现对快递单图片中快递单号的自动检测和识别，提高快递业的自动化程度。基于快递单图片中条形码区域的纹理和边缘等结构特征，提出有针对性的快递单号检测方法，并能够达到准确识别的目的。
研究意义：随着图像数字化技术相关研究的蓬勃发展，大量的前辈投身于图像文本识别领域中，并取得了喜人的成果。本文就是在前人的科研成果的启发下，研究如何使用深度学习中相关技术克服上述挑战，进行准确的快递表单信息提取与识别。这项研究不仅能够提高快递行业的服务质量，还能应用到其他票据信息识别领域，具备重大的实用价值。
2. 研究内容与预期目标
近几年，随着电子商务在我国的迅速崛起，拉动了整个物流产业的发展，人们的消费习惯也在悄然发生着变化。快递行业劳动密集性强，目前人力的需求跟不上业务的发展速度，尤其遇到某些电商举办重大促销节日时，会出现爆仓现象，导致来不及分拣、转运和派送。无论是京东顺丰大企的机器还是到快递员都避不开识别快递单上的条码，但是条码会因为不均匀光照，歪斜，褶皱导致经常识别失败，这将导致效率的下降。本毕业设计将采用图像处理的方法对快递单图像通过去燥、去模糊、消除不均与光照、图像分割、图像增强、灰度化和二值化等处理来分割及识别条码，获取条码所携带的信息。优化一种识别方法从而提高对各种快递单条码的识别准确性，提升效率。
主要研究内容：
1.对快递单图像进行去燥、去模糊、消除不均匀光照等处理，提高快递单图像的质量；
3. 研究方法与步骤
研究方法：
为了提高运算效率和处理速度有必要将我们获得的快递单彩色图像进行灰度化，得到快递单的灰度图像。灰度图像的意义就是只涵盖图像亮度信息而不包含颜色信息的图像，它将亮度值量化为256级。
快递单图像进行二值化是十分必要的，经过二值化处理后的边缘图像更易于后续的条形码定位及分割处理。
4. 参考文献
[1] 张瑜. 快递智能自动分拣系统设计研究[J]. 微型电脑应用, 2020, v.36;No.324(04):122-124.
[2] 黄梦涛, 黎译繁. 面向快递分拣的二维码定位与校正方法[J]. 科学技术与工程, 2019, 019(003):153-157.
[3] 王昆, 刘晓山. 基于条形码识别的物流包裹自动分拣系统设计[J]. 洛阳理工学院学报(自然科学版), 2016, 26(02):69-73 83.
5. 工作计划
(1) 2021-03-01----2021-03-20熟悉课题背景，查阅中英文资料，完成毕设开题。
(2) 2021-03-21----2021-04-30开展课题内容，完成课题的主要实验工作和程序调试。
(3) 2021-05-01----2021-05-20撰写毕设论文初稿并完成中英文翻译。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
