随着电子商务和快递行业在国内外的快速发展,市场对快件分拣效率和准确度的要求愈来愈高。目前我国多数快递公司的快件分拣系统已实现部分自动化,但是分拣信息的釆集仍然需要人工操作,使用手持激光扫描器识别读取条码地址信息,再根据地址信息控制分拣机完成快件分类。这种人工采集的方法对于日益剧增的快件量无法做到长久高效的处理,特别是电商促销导致快件爆仓时,暴力分拣的事件频繁发生。为了提高快递分拣系统的自动化程度,设计了快件图像采集平台,通过图像处理的方法实现快件地址信息的自动识别获取。针对采集图像中存在条码区域角度倾斜和几何失真的问题,首先通过倾斜校正和透视变换进行图像复原,再根据条码的几何特征和单方向纹理特征,通过形态学、矩形轮廓拟合和最大矩形分割等图像处理操作,有效地从快件图像信息背景中定位分割出条码区域。最后根据条码的编码原理,采用计算条空宽度的方法实现译码,得到条码数字信息,并与快递查询网站进行交互,获取快件地址信息。基于图像处理和网络通信的方法识别快件地址信息,采集大量快件图像进行相关实验。结果表明,该方法实现了快件图像上任意角度条码的提取、译码和地址识别,识别成功率较高,为实现快件分拣系统的全自动化提供了一种有效的方法,具有一定的实际应用价值。