电子商务的崛起极大地促进了我国物流行业的发展,而智能制造技术的日渐成熟更把智能物流的巨大市场潜力展现出来,随之不同规模的物流公司纷纷成立。据电子商务研究中心监测数据显示,我国目前物流企业已超过30万家,其分拣方式多以人工为主,只有少数采用自动分拣,从而在一定程度上造成了我国“快递不快”的现状。从目前的研究角度来看,对于自动分拣系统的研究主要集中在高速分拣设备的开发和高效分拣策略的研究两个方面。本文针对现有市场上分拣产品的优缺点进行综合比较后,研发出可实现模块化的柔性分拣单元并对分拣策略进行了研究。主要工作包括:(1)提出了柔性分拣单元的方案并进行了设计分析。利用UG和Solidworks软件设计出结构,并通过ANSYS对重要结构进行了静力学和模态分析。通过分析验证了结构的合理性,与同类分拣产品相比凸显出巨大的实用价值。(2)开发了基于图像处理的分拣信息识别系统。为提高分拣系统的适用性,以直接标刻二维条码的识别作为研究对象,对采集到的二维码图像先后经过二值化、滤波降噪、边缘检测、畸变校正、解码等处理完成对条码信息的读取,通过MATLAB编程验证了该算法的可靠性。(3)研究了影响分拣效率的因素并对分拣策略进行了优化。通过离散事件仿真软件Plant Simulation综合分析了主线速度、上件频率、道口布局和分拣策略对分拣效率的影响,在此基础上提出了优化上件频率、分拣道口合理布局、增加预分拣操作、实行智能双通道分拣等优化策略,最后以交叉带式分拣机作为对比得到该系统的实际分拣能力。(4)最后对课题研究成果进行了概括总结,并对智能分拣系统后期改进提出了展望。