物料信息采集是自动化物流系统中必不可少的一个环节，信息的采集需要快速、准确，同时为了减少中间环节和人工干预，应尽量利用物料包装上的现有信息进行采集。目前物流系统中大多采用人工录入、条码或射频卡识别等方法采集物料信息。近年来，在一些食品、医药等行业，包含数字和英文字母货物信息被直接喷涂在货物外包装表面，除此之外没有条码或射频卡等信息载体，因此，研究开发一种运算速度快、识别率高的识别系统直接采集包装箱上的喷码信息十分必要。本文研究了一种基于OCR（光学字符识别）技术的物料喷码信息采集系统，并应用于自动化物流系统中。首先详细剖析了图像处理的灰度值调整、分割图像等关键技术及模式识别中的人工神经网络技术。然后使用图像形态学技术对拍到的喷码图像进行预处理，采用人工神经网络技术对OCR分类器进行训练，将识别出的信息存入数据库，并对数据进行处理以提高信息的准确率，最后对实际应用的情况进行了介绍。