自动识别技术就是利用识别装置对被识别物品进行识别，从而自动获取被识别物品的相关信息；同时，将所识别到的信息及时传输到对应的计算机处理系统，并实施后续处理。其中包括生物识别技术、图像识别技术、磁卡识别技术、条码识别技术、射频识别技术等。

在自动化分拣系统中，自动识别技术发挥着关键作用，有效解决与优化数据输入、数据输出、业务过程控制、业务跟踪等问题，并将出错率降到最低。

现阶段，自动化分拣系统主要应用的自动识别技术有条码识别技术与RFID射频识别技术。随着我国现代物流信息化建设与完善，具备人工智能概念的图像识别技术也逐渐得到了广泛应用。

本文就据物流自动化背景下，介绍条码识别技术、RFID射频识别技术以及图像识别技术在自动化分拣系统中的应用。

一、条形码识别技术

1. 一维条形码技术

一维条形码偏重于“标识”商品，但只在一个方向 （通常是水平方向） 表示信息，而不在垂直方向表示任何信息。

常见的一维条形码式样如下：

（影响码制选择的因素有很多，在实际生产应用中，常根据所需条码字符、印刷条件和识读设备等因素来选择需要的码制。）

一维码是目前最常用的自动识别技术，有着可手动输入、设备简单便捷、成本较低的特点。但是，一维条形码容量小，通常只表示物品的基本信息 （如订单号等），如果需要货物更详细的信息，必须依赖数据库或通讯网络的存在，且只具备校验功能而不具备纠错能力，破损或污染后可读性较差。

2. 二维条形码技术

二维条形码偏重于“描述”商品，在水平和垂直方向的二维空间存储信息，不但具有识别功能，而且可显示更详细的商品内容。

常见的二维条形码式样如下：

二维码，优势在于信息容量大、编码范围广、容错能力强、可加密，而且还有纠错能力以及财务校验的能力。二维条形码具备立体、庞大的信息存储和表达功能，可以对物品进行详细地信息描述而不依赖数据库或通讯网络单独存在。目前在在物流跟踪、追溯等环节应用非常普遍，未来将会在基于物联网的智能物流中全面推广。

在下图的电商配送中心，中国欧洲杯买球结合了一维条码与二维条码使用在自动化分拣系统中。一维条码箱号对应SKU，二维条码对应箱号的货架上的位置。

在进行拣选的过程中，订单下达与箱号货架绑定，对应SKU货架上的电子标签亮点显示待拣数量。系统支持无缝数据对接，拣选复核检查直接在拣选区域完成，拣货差错率降到最低限度。

二、RFID射频识别技术

RFID射频识别技术是以无线电波识别与传输为基础的自动识别技术。RFID 的识别系统包括计算机网络、电子标签、读写器三个基本组成部分。计算机网络可以对不同地区的信息进行传输，实现信息互通；电子标签主要是对商品信息进行存储；读写器则可以编写以及修改电子标签上面的信息。

RFID 与条码识别技术相比，前者的射频识别技术有着更强的抗干扰能力，能存储大量的信息，例如，可同时识别多个电子标签。而电子标签本身可以进行数据修改，意味着可以重复使用，加之外形小型化以及多样化，能够满足各种类型产品的需求。

但是，使用RFID技术的设备投入是巨大的，如需给所有物品粘贴上电子标签，成本可能是普通条码标签的几十倍。

以GIF图所示为例，中国欧洲杯买球在该系统中应用了RFID电子标签技术。在摘果式拣选的过程中，对处于输送线上的订单箱进行自动识别，并自动将订单箱移栽至对应拣货区。

这样的技术可以将智能电子标签拣货系统、RF系统、AS/RS系统、自动分合流控制输送系统等集中到操作管理平台之中，从而实现智能化操作。

三、图像识别技术

随着人工智能的不断发展，图像识别技术在物流自动化中也得到了广泛应用，其应用主要有图像分类和OCR光学字符识别两个方向。其中，图形分类技术确定产品的类别属性信息，OCR 技术识别条码下方的英文字母和数字。

目前，图像分类技术及OCR技术在自动分拣中常作为条形码识别的补充模块，当条形码识读出现异常时，由图像分类技术或 OCR技术获取产品信息，结合条形码识读结果，确定产品即将流向的分拣口。

1. 图形分类技术

图像分类技术的过程归纳起来主要包括4个步骤：

物流自动化中图像分类技术应用框架构建起来虽然较为容易，但是在实际工程应用中，针对不同的类别，通常需要重新获取数据集，构建卷积网络（即为有监督的深度学习），训练模型，且输出类别结果无法自动判断对错，只能通过设置置信度判断，即使将任意图像输入识别模型也会给出限定种类内的识别结果。

如下图所示，中国欧洲杯买球在一个海外饮品自动化物流项目中，已有将图像分类技术作为条码自动识别技术的一个补充模块来进行自动分拣的应用案例。

其产品为整箱封装的啤酒、牛奶、矿泉水等，产品种类有限，且箱子外表面有颜色或纹理差异。当条码由于种种原因无法正确识读时，可经由图像分类确定物体的类别，通过PLC 控制物品流向指定的分拣道口，极大地提高了自动分拣识别的准确率。

2. OCR光学字符识别技术

OCR光学字符识别，简单来说，是扫描文本数据，进行图像处理和分析，从而识别字符的一种自动识别技术。

在物流自动化的实际应用中，通常会将包含有条形码和由英文字母和数字组成的标识信息张贴在货物外包装表面，通过对产品信息进行自动读取、处理，从而保证在输送、存储的过程中对货物进行有效管理。OCR 识别技术通过识读条码下英文字母和数字直接获得条码的标识信息。

目前快递行业在其物流中转和转运过程中，都普遍采用了OCR识别技术识别快递面单。针对分拣环节，快递包裹传上输送线，自动拍照，然后对运单图片OCR识别，提取地址等信息，识别精度高达99.9%。实现包裹送达按目的地自动分拣。整个流程智能高效，大幅节省分拣人力。

条形码技术、RFID技术和图像识别技术，既可单独使用也可组合使用。在自动化分拣系统的应用中，一维条形码成本低、识别速度快，依然是使用最广泛的信息载体。RFID技术和图像识别技术通常作为条码识别技术的补充模块出现。

然而随着自动化识别技术的发展，基于物联网环境下的智能物流也在全面发展，在自动化分拣系统中的识别需求、方案、选择都将更加精彩。