近年来,我国快递服务业高速发展,信息化水平不断提高,大量的基于条形码和二维码的包裹自动分拣系统开始应用到分拣过程中。然而,快递分拣现场环境复杂,条码污损的情况时有发生。针对条码无法读取的包裹,快递公司通常采用人工识别收发地址字符的方式实现分拣,成本较高且效率低下。基于图像处理的汉字识别技术具有速度快,成本低,自动化程度高等优势,在快递邮包分拣系统中拥有广阔的应用前景。论文首先介绍了分拣系统的整体架构和工作原理,硬件平台的设计和选型,并简要叙述了软件平台的设计。接着根据快递单图像的高亮度特征,使用多阈值大津法、形态学操作和连通域筛选得到快递单位置,并利用条码区域的高对比度特征设计了补充定位方案。然后通过霍夫变换对图像角度进行了修正,在多次分析投影波形后找到字符位置,并对字符图像进行了拆分和归一化。在字符识别阶段,首先叙述了样本字符数据库的制作过程,然后利用像素网格特征和梯度方向网格特征对字符图像进行特征提取,最后通过标准欧式距离分类器实现了字符的识别。论文最后展示了邮包分拣系统硬件环境搭建结果和软件平台开发结果,并用大量的包裹进行了验证。实验结果表明本系统字符识别准确率达到99.76%,包裹分拣准确率达到98.35%,图像处理耗时约为0.5秒,满足快递包裹分拣环节的要求。使用本套系统,可以降低人力成本,提高分拣效率,或和条码识别技术结合,提高分拣系统的冗余性。