背景与需求在大型物流中心，每天有海量的包裹需要分拣和处理。传统的基于条形码扫描的分拣方式在包裹条码损坏或者包裹堆叠等情况下会出现识别困难。2D 视觉识别技术可以通过识别包裹的外观特征（如形状、颜色、标签内容等）来实现高效的包裹分拣。系统构成与技术原理①系统通常包括高速相机阵列、图像采集卡和智能分拣软件。高速相机阵列可以从不同角度快速采集包裹的 2D 图像。图像采集卡将相机采集的图像信号传输到计算机。②智能分拣软件利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）算法对包裹图像进行特征提取和分类。例如，对于包裹标签内容的识别，CNN 可以学习标签文字的图像特征，将其转化为计算机可理解的文本信息。对于包裹形状和颜色的识别，可以根据像素的分布和颜色空间模型来区分不同类型的包裹。应用效果在某大型电商物流仓库，引入 2D 视觉识别包裹分拣系统后，分拣效率提高了约 50%。即使在包裹标签模糊或者部分损坏的情况下，系统仍然能够通过包裹的形状和其他外观特征实现 70% 以上的正确分拣率，大大减少了人工干预的需求，提高了整个物流配送的时效性。
