基于STM32的快递分拣控制系统设计

摘要：伴随着电子商务的快速发展，物流分拣效率成为提升物流效率的关键部分。为了帮助中小型物流公司实现低成本、高效率的分拣解决问题，本文便介绍了一种基于STM32F103单片机的物流自动分拣系统系统，其通过二维码扫描来获取包裹信息，利用单片机控制舵机来实现自动分拣。并通过实验表明，系统在低速上件时分拣准确率可达至100%，但当速度增加时准确率会下降。本研究为提高准确率和分拣效率提供了有效手段，具有较高的经济性和实用性。

关键词：单片机；物流分拣；二维码识别；自动化

Abstract：With the rapid growth of e-commerce， the efficiency of logistics sorting has become a key aspect of improving logistics efficiency. To assist small and medium-sized logistics companies in achieving a sorting solution that is low-cost and high-efficiency， this paper introduces an automatic logistics sorting system based on the STM32F103 microcontroller. The system acquires parcel information through QR code scanning and utilizes the microcontroller to control the servo motor for automatic sorting. Experiments have demonstrated that the system can achieve a sorting accuracy of up to 100% at low speeds， but the accuracy decreases as the speed increases. This study provides effective methods for improving accuracy and sorting efficiency， and it has high economic and practical value.

Keywords：Microcontroller; Logistics Sorting; QR Code Recognition; Automation

近些年来，物流站点和城市中小型物流公司的快递分拣工作仍旧主要依赖人工来完成，因此导致分拣效率低下，难以满足日益增长的物流需求，于是自动化分拣技术得到了广泛关注。文献[1]研究了自动化物流分拣系统中的智能调度问题，文献[2]提出了利用深度学习技术进行快递面单识别与处理的方法，文献[3]提出了条形码识别技术在物流分拣中的应用方案，文献[4]研究了自动化分拣机控制系统的优化，文献[5]提出了通过XAI技术优化分拣系统决策过程的方法，文献[6]提出了PLC在物流分拣系统中的自动化控制方案，文献[7]研究了基于PLC和机器视觉的工件自动分拣系统设计，文献[8]为实际物流分拣系统的开发提供了经验总结，文献[9]提出了PLC与工业机器人结合的分拣系统方案，展示了工业机器人在物流自动化中的应用潜力。

但是这些系统大都适用于大型物流中心，成本很高，不适合中小型物流公司。于是本文便介绍一种基于STM32F103单片机的物流自动分拣系统。该系统通过扫描二维码来获取包裹的信息，单片机控制舵机被利用来实现自动分拣，具有性价比高且精度高的特点。

一．硬件设计

（一）模块构成

该系统由扫码模块、控制模块、分拣模块和传输模块构成。如图1-1。扫码模块通过条形码或二维码来获取包裹信息，控制模块处理信息并且协调分拣动作，分拣模块通过电机驱动拨片来实现精准分拣，传输模块负责包裹输送工作。

（二）硬件选型

硬件设计包括了控制器及其组件、扫码器、电机、红外漫反射传感器和其他辅助硬件。

1.控制器及其组件：控制器是整个物流分拣系统的核心部分。如图1-2。STM32F103C8T6单片机被系统采用作为核心控制器，通过扫描二维码获取包裹信息并利用单片机控制舵机来进行自动分拣。

2.扫码器：扫码器即分拣系统的前端设备，适用于获取包裹上的二维码和条形码的信息。如图1-3。XM1603超小型影像式二维扫描模组被本次设计采用，文献[10]说明能快速识别多种二维和一维条码。

3.电机与舵机：分拣系统中执行部件是电机，通过转动电机带动拨片来将包裹分拣到指定区域。本次设计选用了SG90舵机。如图1-4。

4.红外漫反射传感器：红外漫反射传感器可用于检测包裹相对于传送带的位置，以便触发舵机的动作来完成分拣操作。E18-D80NK型号被本次设计选用，如图1-5。

5.其他硬件：除了上述的主要硬件外，分拣系统还需要有传送带、面包板、蜂鸣器和电源等辅助设备。传送带使用于输送包裹，面包板用于拓展单片机接口，蜂鸣器可用于提示扫码器的工作状态。电源则为元器件提供稳定的电力支持。

二．软件设计

（一）开发环境

程序开发环境选用了Keil uVision 5，这是一款专为ARM芯片设计的嵌入式开发软件，支持很多种处理架构。

（二）主程序设计

主程序是分拣系统的核心部件。如图2-1。负责去接收扫码器处得来的包裹信息，并分析判断分拣格口，同时收集红外传感器和舵机的状态，以此按规则驱动舵机来完成分拣。

（三）分拣程序设计

分拣程序是主程序的重要组成成分，负责根据包裹上的信息来将其分拣到不同的区域。如图2-2。

（四）模块程序设计

通信模块程序可以说是分拣系统中实现各模块间数据传输的关键。如图2-3。扫码模块和分拣模块的信号被它通过串口通信接收，并把驱动信号传递给舵机。

三．测试与分析

（一）测试过程

本次测试使用基于STM32的物流分拣系统，以12个硬纸板方形纸壳模拟快递件，纸壳上粘贴不同二维码，分为A、B、C三类。测试改变每种放置顺序和上件速度的完成率和正确率，记录分拣装置的完成度和准确率。

（二）测试结果

实验结果表明，上件速度和放置顺序对分拣系统的完成率和正确率有显著影响。低速上件（0.5件/秒）时，系统完成率和正确率均为100%；而当速度提高时，完成率和正确率显著下降。放置顺序越复杂，完成率和正确率也越低。

四．综合分析

测试结果表明，上件速度是影响分拣系统性能的关键因素。在实际日常应用中，调节上件速度是提高分拣效率和准确率的有效手段。后续研究需要针对扫码时间、传感器检测时间、舵机动作时间等因素进行具体分析，以进一步优化系统性能。

参考文献

[1] 纪佳溥. 自动化物流分拣系统智能调度的研究[D]. 机械科学研究总院， 2022.

[2] 白文杰. 基于快递面单深度学习的物流分拣规划系统研究[D]. 安徽理工大学， 2021.

[3] 张锋. 基于条形码识别的快递包裹智能分拣系统设计[D]. 辽宁科技大学， 2021.

[4] 叶彩新. 自动化分拣机控制系统的优化研究[J]. 机械管理开发， 2022， 37（11）： 241-243.

[5] Anneken Mathias， et al. Explainable AI for sensor-based sorting systems[J]. tm - Technisches Messen， 2023， 90（3）.

[6] 李泽， 巩雪， 刘京宇， 等. 基于PLC的快递分拣系统[J]. 包装学报， 2023， 15（02）： 18-22.

[7] 杨利， 谢永超. 基于PLC和机器视觉的工件自动分拣系统设计[J]. 工业仪表与自动化装置， 2022（01）： 48-51.

[8]丁超，段皓瀛，肖杨，等.基于PLC控制下的快递自动识别与分拣系统[J].成都工业学院学报，2022，25（01）：42-46.

[9]郭爱云，刘天宋.基于PLC与工业机器人控制的物料搬运及分拣系统的设计[J].仪器仪表用户，2023，30（01）：5-8+104.

[10] Desheng Zheng， Ziyong Ran， Zhifeng Liu， et al. An Efficient Bar Code Image Recognition Algorithm for Sorting System[J]. Computers， Materials & Continua， 2020， 64（3）.