通过对实际现场中的物流系统进行分析发现,包件分拣机上的自动扫描设备会触发信号对包件进行拍照并对包件单据图像进行条码的识别。对于识别不出来的包件单据图像只能把该图像相对应的包件送入拒识区域由人工处理。因此考虑通过对有缺陷的包件单据图像进行进一步的处理来定位识别包件单据信息,以此提高设备的智能化。本文以包件单据图像的整体处理流程为主线进行分析。在绪论中简单的介绍了高速分拣中包件单据图像预处理与定位系统的相关应用背景和意义,并给出研究思路和内容以及对包件单据图像的采集流程进行概述。之后根据系统的需求和包件单据图像的特点,对整个系统进行详细的子系统拆分。接下来对具体的包件单据图像预处理模块、定位模块和条码图像角度调整模块用到的算法进行分析和试验,并基于包件单据图像的特点,制定了针对性的算法,并程序实现。本文在预处理模块中,采用分段的直方图技术代替传统的分段线性变换和全局直方图均衡,并利用具有方向信息的中值滤波技术来代替传统的中值滤波,是一种针对性强的预处理算法。在定位模块中,对采集到的条码信息进行特征向量综合,同时对包件单据图像和条码图像的匹配信息进行相应的剔除操作,以此来改进sift算法的定位效果。在角度调整模块中,根据包件单据图像的特点采用数学形态学和霍夫变换相结合的算法替换传统的霍夫变换,使得该模块更有针对性。在本文的最后阶段,对整个系统的子模块部分分别进行测试,并给出了相应的试验结果。最后对课题的研究成果进行总结并展望课题的发展方向。