随着工业自动化和物流技术的发展，根据市场对高新技术的需求，机器视觉技术开始助力物流配送系统的自动化改造。机器视觉在物流配送领域的应用，迎来物流系统的自动化时代。

物流系统的应用主要基于机器视觉的物料形状识别系统﹑尺寸检测系统和条形码识别系统的硬件和软件结构﹑功能及原理等。

机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

物流配送自动化是商业时代物流技术发展的新成果，是体现企业竞争力的重要因素之一。一般来说，物流配送自动化系统包括自动化立体仓库系统﹑自动化传送系统﹑电子拣选系统和品质检验系统等几部分，主要用来完成产品的自动化传送﹑注册﹑质量及品质检测﹑出入仓库等工序。机器视觉系统的使用有助于企业加快物品流通的速度和提升产品的品质。

通过机器视觉系统与各种传送带作为连接，进行产品识别和追踪。如条形码识别﹑产品在线检测如形状识别﹑尺寸检测，以此进行物料自动拣选。

对于物流传送带或生产流水线上的物料条码识别，传统的扫描器识别方法受条码印刷技术﹑印制材料以及条码本身的运动速度和角度的影响，识别率较低。基于机器视觉的条形码自动识别技术是利用高速CCD摄像机直接得到被测物料条形码的图像，然后送入计算机进行图像预处理，再通过条码读取﹑译码和校验来完成条码识别。

机器视觉的技术优势是速度快﹑适应环境能力强﹑精度高﹑应用方便﹑智能化程度高，便于进行数字化处理和控制。目前，机器视觉在非接触在线检测﹑工业图像采集处理及实时监控等方面得到了广泛的应用，成为现代检测和自动化技术中最活跃的领域之一。

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