CN100444187C - 用于自动分类的方法和设备 - Google Patents

Abstract

一种用于自动分类的方法，包括接收在要分类的物品序列中的物品(22)，每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码(42、52、54)和在相对于该代码的位置上的相应字符(44、56)，其中所述代码对于序列中的每个物品都各不相同。确定在物品上的代码的位置，并且响应于代码的位置，寻找在物品上的字符的位置。处理字符以确定物品的目的地。

Description

用于自动分类的方法和设备

技术领域

本发明一般涉及包裹跟踪系统，并且特别涉及用来自动读取和译码诸如字母数字目的地地址的包裹信息的系统。

背景技术

邮政服务和包裹邮递公司通常每天处理多达几百万个包裹。自动包裹分类和路线选定设施正在越来越多地使用，以便改进处理如此大量包裹的效率和准确性。

在包裹通过分类中心时分类和跟踪包裹的过程要求每个包裹载有两类信息：包裹的目的地地址和跟踪号码，跟踪号码唯一地把它与系统中的其它包裹区分开。信息一般印刷在包裹标签上，目的地地址为字母数字形式，而跟踪号码为机器可读形式，如条码。尽管目的地地址写明了包裹要到何处，但跟踪号码有助于邮政服务或包裹公司管理其装运操作，并且使得能在包裹通过系统运动时跟踪它们。典型地，如果包裹的发送人是与邮政服务或包裹公司有合同的批量邮寄人(mass mailer)，则跟踪号码包括一个识别该发送人的唯一代码。在德国邮政系统中，例如，有约100,000个这样的批量邮寄人识别代码在使用中。

为了自动分类包裹和给包裹定路线，目的地地址和跟踪号码典型地由一个高分辨率成像系统读出。然后一个图像处理器必须迅速定位和读取在包裹上的条码(和/或其它机器可读标记)和目的地地址。这种任务因以下的事实而复杂化：各包裹在尺寸和形状上有很大不同，并且可能以基本上任何方位被放置在传送带上来进行分类。另外，经常出现除目的地地址外在包裹上还有其它文字的情况，如返回地地址。因此，在自动包裹分类中最困难的问题之一是迅速、正确和一致地识别目的地地址。否则，包裹可能发送到错误目的地，导致附加费用和客户不满意。

其公开通过参考包括在这里的美国专利5,103,489描述了一种用来定位在要分类的物品上的地址的标签、方法和装置。典型包括一个环和一个非对称连合活字(logotype)的特定寻址标记与寻址标签上的地址或其它寻址支持相关联。选择寻址标记，从而使在物品的数字化图像中的地址能够唯一地定位。为此，所做的寻址标记固有地与由要分类的各种物品可能携带的几乎所有文字和图形都不同。换句话说，地址的位置取决于客户使用标签，在所述标签上相对于地址的某个位置上有一个特定的标记。

其公开也通过参考包括在这里的美国专利5,770,841描述了一种用来读包裹信息的系统和方法。一个成像系统捕获包括诸如条码之类的机器可读代码和字母数字目的地地址的包裹表面的图像。借助于位于包裹表面上的目的地地址块内的荧光油墨准标在包裹上识别目的地地址。一个标签译码系统定位和译码机器可读代码，并且使用OCR技术读取目的地地址。因而，在本专利中，目的地地址的定位也取决于客户使用一个带有特殊识别标记的标签，该特殊识别标记与地址有固定的关系。

发明内容

本发明某些方面的一个目的在于，为包裹分类提供改进的方法和系统。

本发明某些方面的一个另外的目的在于，为自动识别在包裹标签上的目的地地址提供改进的方法和系统。

本发明某些方面的又一个目的在于，为自动识别在包裹标签上的目的地地址而不要求装运标签具有特定的固定布局或专用识别标记，提供改进的方法和系统。

在本发明的最佳实施例中，包裹标签包括至少一个机器可读代码，典型的是条码，和一个目的地地址。包裹分类系统识别和读取该代码。通过把标签与存储在系统存储器中的已知类型相比较，在标签上的代码的内容和/或位置用来定位目的地地址。如果代码把一个具体批量邮寄人识别为包裹的发送人，则系统最好获知由该批量邮寄人在过去通常使用的已知标签布局。已知布局然后用来寻找在当前标签上的目的地地址，以代码的位置作为基准。另一方面，如果批量邮寄人或邮寄人的优选标签布局是未知的，则把在标签上找到的代码位置与标签可能属于的已知标签类型或分布种类的数据库相比较。然后通过找到对于已知类型或种类的最接近匹配，确定目的地地址的位置。

因而，本发明使用在标签上的代码迅速和可靠地找到目的地址。不必在标签上使用任何专门字符或专门墨水，并且邮寄人因此在没有过多约束条件的情况下自由地使用他们选择的标签。系统工作而不用事先知道标签布局或类型。最好，在找到目的地地址之后，系统确认地址有效，例如保证没有意外地弄混发送人和目的地地址。

因此按照本发明的最佳实施例提供有一种用于自动分类的方法，该方法包括：

接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码和在相对于该代码的布局中的相应字符，所述代码对于所述序列中的每个物品都各不相同；

确定代码在物品上的位置；

响应于代码的位置，寻找字符在布局中的位置；及

处理字符以确定物品的目的地，其中，寻找字符位置包括：

定义多个分布种类，每个种类由在该种类中物品上的标记图案中的代码的公共位置和一个相对于所述代码、其中放置有字符的区域来特征化；

根据其上代码的位置把物品分配给种类之一；及

在对物品被分配给的那个种类进行特征化的区域中寻找字符。

典型地，物品包括在装运中的包裹，并且代码和字符印刷在附着到物品上的标签上。最好，代码包括条码。

最好，相应识别代码识别物品的发送人，并且寻找字符位置包括根据字符相对于代码的已知布局寻找位置，其中已知布局与识别的发送人有关。

要不然或另外，确定代码位置包括确定在物品上第一和第二机器可读代码的位置，并且其中寻找字符位置包括在由第一和第二代码定义的坐标系中定位字符。最好，定位字符包括根据第一和第二代码的位置寻找在序列中的一些物品上的标记图案的已知布局，以及在已知布局中定位字符。典型地，标记图案与附着到物品上的标签相对应，在标签上印刷有代码和字符。

另一方面或此外，寻找字符位置包括：

定义多个分布种类，每个种类由在该种类中物品上的标记图案中的代码的公共位置和一个相对于所述代码、其中放置有字符的区域来特征化；

根据其上代码的位置把物品分配给种类之一；及

在对物品被分配给的那个种类进行特征化的区域中寻找字符。

最好，定义分布种类包括定义在标记图案转动时不变的种类。最好，代码包括条码，并且每个种类进一步由条码相对于标记图案的阅读方向特征化。典型地，标记图案与附着到物品上的标签相对应，在该标签上印刷有代码和字符，其中种类进一步由标签的形状特征化，并且其中把物品分配给种类之一包括响应于附着到其上的标签的形状分配物品。

在一个最佳实施例中，处理字符包括确认字符代表物品的有效目的地。最好，相应识别代码识别物品的发送人，并且确认字符代表有效目的地包括确认确定的目的地不包括发送人的地址。

按照本发明的最佳实施例也提供有一种用于自动分类的方法，该方法包括：

接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品标有识别物品发送人的相应机器可读代码和指示物品目的地的相应字符；

读取在物品上的代码；及

响应于代码和由此识别的发送人，处理物品上的字符，以确定物品的目的地。

最好，读代码包括确定在物品上的代码位置，并且处理字符包括响应于代码的位置寻找字符的位置。进一步希望，读代码包括响应于代码识别发送人，并且寻找字符位置包括把字符相对于代码有的布局与识别的发送人相关联，以及根据已知布局确定位置。最希望，把布局与被识别的发送人相关联包括为包括物品的被识别发送人在内的多个发送人的每一个保持一个有一个或多个布局的相应记录，所述记录由发送人一致地使用以便把代码和字符标记在要分类的物品上，以及从相应记录选择已知布局。最好，保持相应记录包括处理由发送人发送的多个物品，以便寻找由发送人一致使用的一种或多种布局。

在一个最佳实施例中，读代码包括响应于代码识别发送人，并且处理字符包括确认字符代表用于由识别发送人发送的物品的有效目的地。最好，确认字符代表有效目的地包括确认确定的目的地不包括发送人的地址，最希望通过把在确定目的地中的邮政编码与发送人的已知邮政编码相比较。另外或要不然，确认字符代表有效目的地包括把由字符拼写的字词与关键字的预定列表相比较。进一步另外或要不然，确认字符代表有效目的地包括识别物品已经从物品的原始接收人返回到由代码识别的发送人，从而发送人的地址包括有效目的地。

按照本发明的最佳实施例另外提供有一种用于自动分类的设备，该设备配置成接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码和在相对于该代码的布局中的相应字符，所述代码对于所述序列中的每个物品都各不相同，该设备包括一个处理器，该处理器适应于确定在物品上的代码位置，并且响应于代码位置寻找字符在布局中的位置和处理字符以确定物品的目的地，其中，处理器可操作地根据物品上的代码位置把物品分配给多个分布种类之一，每个种类由在该种类物品上的标记图案中的代码的公共位置和一个相对于代码的、其中放置有字符的区域来特征化，并且在对物品被分配给的那个种类进行特征化的区域中寻找字符。

在一个最佳实施例中，设备包括一个配置成捕获物品图像的成像装置，其中处理器适应于处理图像以便确定物品的目的地。

在另一个实施例中，设备包括一个自动分类器，后者可操作地确定物品到达确定的目的地的路线。

按照本发明的最佳实施例进一步提供有一种用于自动分类的设备，该设备配置成接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品标有识别物品发送人的相应机器可读代码和指示物品目的地的相应字符，并且设备包括一个处理器，该处理器可操作地阅读在物品上的代码并且响应于由此识别的代码和发送人处理在物品上的字母数字字符，以确定物品的目的地。

按照本发明的最佳实施例另外提供有一种计算机程序产品，该产品包括其中存储程序指令的计算机可读介质，这些指令当由接收在要分类的物品序列中的物品(其中每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码和在相对于该代码的位置上的相应字符，所述代码对于所述序列中的每个物品都各不相同)的图像的计算机读取时，将使计算机确定在物品上的代码位置，并且响应于代码位置，寻找物品上的字符位置和处理字符以确定物品的目的地。

按照本发明的最佳实施例更进一步地提供有一种用于自动分类的计算机程序产品，该产品包括其中存储程序指令的计算机可读介质，这些指令当由接收在要分类的物品序列中的物品(其中每个这样的物品标有识别物品发送人的相应机器可读代码和指示物品目的地的相应字符)的图像的计算机读取时，将使计算机读在物品上的代码，并且响应于由此识别的代码和发送人处理在物品上的字符，以确定物品的目的地。

由结合附图所做的本发明最佳实施例的如下详细描述，将更充分地理解本发明，在附图中：

附图说明

图1是一种按照本发明一个最佳实施例的用于包裹分类的系统的示意、图示说明；

图2A、2B和2C是在理解本发明的操作中有用的包裹标签的示意表示；

图3是流程图，示意表明一种按照本发明一个最佳实施例的用来定位和读取在包裹标签上的目的地地址的方法；

图4示意表明按照本发明一个最佳实施例的地址标签的等效分类；及

图5是流程图，示意表明一种按照本发明一个最佳实施例的用来建造已知标签布局的数据库的方法。

具体实施方式

图1是一种按照本发明一个最佳实施例的用于包裹分类的系统的示意、图示说明。其上带有标签24的包裹22由一个传送带26运输。包裹的图像由诸如视频或数字静止摄像机28之类的成像装置捕获。把由摄像机捕获的图像数字化，并且送到一个应用下文描述的方法来识别标签24上的目的地地址的处理器30。另一方面，处理器可以从一些其它源接收图像，或者它可以从存储器(未表示)检索图像。处理器然后自动读取识别的地址，并且驱动一个分类器32以便相应地给包裹定路线。

处理器30最好包括一个用适当软件编程以实现本发明的方法的通用计算机。这种软件可以以电子形式从例如网络上下载到处理器，或者，它可以提供在有形的介质(如CD-ROM)上，以用来安装在处理器中。这样的软件可以类似地适用于其它图像处理用途，并因而可以以类似方式供给和安装在其它计算机上。另一方面，这里描述的方法可以使用专用硬件或一个可编程数字信号处理器、或者使用专用和/或可编程元件和/或软件的组合实现。在包裹分类系统20中使用处理器30在这里通过例子描述，不作为限制。

图2A、2B和2C示意表明标签40、50和60，例示出在系统20中典型遇到的标签类型。标签40在条码42旁边带有一个目的地地址44。如在本发明背景中提到的那样，条码唯一地识别上其附着有该标签的包裹，典型地包括发送包裹的批量邮寄人的识别号码，在这种情况下为“XYZ Cosmetic Co.”。标签50除目的地地址56之外包括两个条码52和54。标签60也带有两个条码62和64，但与标签50的布局不同。

标签60包括一个目的地地址66和一个返回地址68。然而，在这种情况下，目的地地址实际指批量邮寄人“Ajax Marketing”，发送人要向其返回附着有标签的包裹。典型地，诸如标签60之类的返回标签由批量邮寄人印刷，并且包括在装运到客户的货物的包裹中。如果客户不希望保留该货物，则她能简单地把返回标签附着在包裹上，并且邮回批量邮寄人。在这种包裹的自动分类中，关键是系统20把目的地地址66与返回地址68正确地区分开，以便避免包裹的误递。当系统把批量邮寄人的返回地址误认为是收件人，或者把在包裹上的其它文字误认为是目的地地址时，这样的误递也会发生。在包裹上的目的地地址的识别错误在这里称作“代替”(substitution)。

图3是流程图，示意表明一种按照本发明一个最佳实施例的用来定位和读取在由系统20处理的包裹上的目的地地址的方法。最初，在摄像机28捕获包裹22的图像之后，处理器30在标签寻找步骤70分析图像以寻找标签24。可以使用在先有技术中已知的任何适当的图像分析方法定位标签，一般是基于寻找包含满足适当标准的文本和条码的图像的区域。处理器然后试图寻找文本和条码区域周围的边缘或标签。在转让给本专利申请的受让人、并且其公开通过参考包括在这里的美国专利申请09/268,137中，描述了一种用来寻找在包裹的图像中的文本区域的示范方法。在条码阅读步骤72，处理器寻找在标签上的条码并且分析它们，以便读出它们代表的号码。另一方面，条码可以由在先有技术中已知的适当激光扫描器阅读。另一方面，其它的机器可读标记，不必是条码，也可以用在本发明的上下文中。

当包裹22已经由批量邮寄人发送时，条码之一典型地包含一个识别邮寄人的号码。该号码在这里称作邮寄人ID。在ID检查步骤74，处理器30把由条码给出的邮寄人ID与已知邮寄人ID的数据库相比较。数据库也包含有关由批量邮寄人习惯使用的相应标签上的信息。任何给定批量邮寄人典型地使用具有某种一致布局的标签，其中目的地地址总是在相对于条码的固定位置中。处理器30最好自主地收集和更新这种信息，如参照图5在下文中详细描述的那样。

如果数据库包括与当前邮寄人ID相关的已知标签布局，则处理器30假定这是当前标签24的布局。根据已知布局和在标签24上找到的条码的位置，处理器在已知标签识别步骤76计算目的地地址的期望位置。对于一个具体批量邮寄人可能出现数据库包含多个不同的可能布局。在这种情况下，处理器30最好检查这些布局的一些或全部，以便找到与标签24匹配最好的一种。在任何情况下，一旦找到正确布局，就在标签阅读步骤90读取地址的内容，最好使用在先有技术中已知的光学字符识别(OCR)方法。该步骤最好也包括地址数据的验证，如在下文进一步描述的那样。

如果对于当前邮寄人ID没有适当的已知布局，则仍然有可能把标签识别为属于具有已知几何布局的一种标准类型。这种布局可以由例如邮政或包裹公司规定，或者它可以只是由普遍使用的标签印刷软件或印刷设备产生的类型。许多这样的标签包含两个条码，如例如在图2B和2C中表明的那样。因而，在第二条码寻找步骤78，处理器30检查标签24是否存在第二条码。如果找到第二条码，那么在布局确定步骤80，相对于第一个条码确定第二条码的坐标。最好通过在条码之一上的规定点处固定原点和求出从原点到另一个条码上的规定点的距离和极角，确定坐标。最好把距离归一化到条码本身的尺寸上，以便补偿在捕获包裹图像时可能出现的定标(scaling)变化。

在布局匹配步骤82，相对于已知的、标准的标签结构类型的数据库检查两个条码的相对坐标。每个类型都由它包含的两个条码的相对坐标、以及相对于条码的目的地地址的位置坐标来特征化。如果在标签24上的条码的坐标把已知类型之一匹配到预定界限内，那么假定标签属于这种类型。在地址位置步骤84，使用用于这种结构类型的目的地地址的已知位置坐标寻找在标签24上的地址，该地址然后在步骤90读出和验证。

也可能标签24仅包含单个条码，或者其两个条码不匹配任何已知的结构类型。在这种情况下，处理器30在等效寻找步骤86试图把标签分配给多个等效种类(equivalence class)之一。每个种类最好由在包含邮寄人ID的标签上的条码的位置和方向、以及由标签的一般形状(矩形或正方形)来特征化。另一方面或者此外，也可以用其它特性来定义等效种类。定义种类，以便在包括颠倒(180°转动)的标签定标和转动中不变。通过定位标签轮廓和在标签24上的条码的位置和方向，处理器30把标签分配给它最接近属于的种类。等效种类的最佳集合表明在图4中，并且在下文描述。

一旦已经确定等效种类，则处理器30就在窗口抽取步骤88，使用种类的特性来识别期望包含目的地地址的窗口的边界。根据地址的可能位置定义在这种情况下的窗口(给出了条码的已知位置和分配的等效种类)。当标签类型或结构是已知时，这种窗口一般必须占据明显大于在步骤76和84找到的已定义地址位置的区域。在步骤90，处理器搜索该窗口以便寻找和读出目的地地址。如果处理器不能成功地分类标签和找到目的地地址，则把包裹转向人工分类。

图4示意表明按照本发明一个最佳实施例在步骤86把包裹标签分类的标有A至X的二十四个等效种类。通过把标签24划分成九个部分100至116来定义种类。十六个种类(A至P)涉及矩形标签，而剩余八个种类(Q至X)涉及准确或近似为正方形的标签。每个种类由其中出现识别邮寄人的条码的部分和在部分中阅读条码的方向来特征化。由于条码很少出现在标签的中心，所以在部分108中没有用条码定义的种类。

条码和其方向在种类A中例如由在部分100中的一个箭头118代表。把该种类特征化为矩形标签，该矩形标签在其一角上带有沿标签的长度按顺时针方向指向的条码。因为种类在转动下不变，所以观察到在部分116中带有从右到左阅读的条码的标签例如也属于种类A。已知在等效种类A中的标签一般在落在部分108、110、114及116中的区域中带有目的地地址。因此，这就是在步骤88中在其中识别窗口以用于从中抽取地址的区域。类似的规则应用于其它种类的每一个。

尽管已经发现，二十四个等效种类在分类包裹时给出良好的结果，但要理解，这些种类为了方便而选择，并且在这里通过例子描述，而没有限制。为了分类目的标签可以划分成更多或更少数量的部分，并且标签的其它几何和布局性质也可以在定义等效种类时使用。

现在返回图3，在标签阅读步骤90，验证目的地址以保证已经找到正确的地址，并且特别防止发送人的地址或其它数据代替目的地地址。对于包裹返回标签，如标签60(图2C)，这种添加的预防措施特别需要。验证最好基于如下机制的一个或多个：

●目的地邮政编码滤除-如果已经由处理器30读出的目的地地址的邮政编码与由在包裹上的条码识别的批量邮寄人的邮政编码相同或非常接近，则拒绝该目的地地址。类似地，当发送人的邮政编码印刷在识别发送人的条码上方时(如经常的那样)，如果在目的地地址中的邮政编码与这种印刷的邮政编码相同或非常接近，则拒绝目的地地址。当在包裹上的条码之一指示这是一个返回包裹时，形成对于这些规则的一种例外。在这种情况下，最好要求目的地地址包含属于批量邮寄人的返回中心之一的邮政编码，如在由系统20保持的数据库中列出的那样。

●关键字检查-如果由处理器读出的目的地地址包含诸如“电话”、“发送人”或“自”之类的关键字，则最好拒绝地址，或者至少标为有疑问。另一方面，如果地址包含某些其它关键字，如“先生”(Mr.)或“女士”(Ms)，则它更可能被认为是正确的目的地地址。

●布局检查-如果处理器从不适合已知布局的标签区域找到和读出目的地地址，则也最好拒绝地址或者标记为有疑问的。更进一步，诸如条码左侧的区域之类的包裹表面特定区域被认为“禁止”用作目的地地址的位置，即使当标签的条码不能清楚地识别时也是如此。

●双标签识别-在某些情况下，当客户把包裹返回批量邮寄人时，返回标签应当贴在原始装运标签上。然而，如果返回标签没有准确地贴在原始标签上，则系统20可能读出两个识别批量邮寄人的条码。在这样一种情况下，把指示这是返回包裹的条码认为是有效的。

如果由处理器30在标签24上找到的目的地地址不适用于一任何可应用的机制，则最好把包裹22定路线为人工分类。

图5是流程图，示意表明一种按照本发明一个最佳实施例、在图3的方法中的步骤76使用的、用来为给定批量邮寄人建立已知标签布局的数据库的方法。图5的方法能在系统20正常操作的过程外、在属于某个或某些批量邮寄人的包裹集合上实现，或者也可以作为一种在系统操作期间的长期适应性方法实现。作必要的修改后，它也能用来建立在图3的方法中的步骤82和84使用的普通标签结构的数据库。

图5的方法基于对于一个给定批量邮寄人遇到的每种不同布局的地址重复概率(ARP)的计算。对于每种可能布局，在初始化步骤124把ARP初始化为零。对于每种试验包裹，在条码阅读步骤126，找到和读出识别包裹的发送人的条码。分析条码以确定发送包裹的批量邮寄人的身份。在一个地址定位步骤128，确定在包裹上的目的地地址的位置。步骤126和128可以在图3中表示的寻找目的地地址的方法的情况中出现。如果系统在自主寻找正确目的地址时是不成功的，则在成功估计步骤130发送包裹以便人工分类。在下个包裹步骤132，把下个包裹拿来进行分析。

假定找到正确的目的地地址，在匹配步骤134，相对于以前发现属于该批量邮寄人的标签的布局，检查在当前标签上地址相对于条码的位置。如果对于这样一种布局有匹配，那么在递增步骤136，递增对应的ARP。每个后续匹配都进一步递增ARP，直到在一个阈值步骤138，发现ARP已经超过一个预定阈值。当用于具体批量邮寄人的给定布局的ARP升高到该阈值以上时，系统20认为这是用于该批量邮寄人的优选标签布局。在布局添加步骤138，把布局添加到批量邮寄人标签的数据库上，以便以后在步骤76使用(图3)。

尽管上文参照包裹的分类描述了最佳实施例，但本发明的原理可以类似地应用于标有机器可读标记和字母数字字符或其它符号的其它物品的自动识别和分类。例如，按照本发明的方法可以用于扁平物体(除包裹外)的分类，或者用于在机场中行李或在工厂过程中物品的分类。其它的用途对于熟悉本专业的技术人员是显然的。

因而要认识到，以上描述的最佳实施例通过例子引用，并且本发明不限于上文的具体表示和描述。本发明的范围包括上文描述的各种特征的组合和子组合、以及对于熟悉本专业的技术人员在阅读以上描述时想到的并且在先有技术中没有公开的其变化和修改。

Claims (21)

1.一种用于自动分类的方法，包括：

接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码和在相对于该代码的布局中的相应字符，所述代码对于所述序列中的每个物品都各不相同；

确定代码在物品上的位置；

响应于代码的位置，寻找字符在布局中的位置；及

处理字符以确定物品的目的地；

特征在于，寻找字符位置包括：

定义多个分布种类，每个种类由在该种类中物品上的标记图案中的代码的公共位置和一个相对于所述代码、其中放置有字符的区域来特征化；

根据其上代码的位置把物品分配给种类之一；及

在对物品被分配给的那个种类进行特征化的区域中寻找字符。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于物品包括在装运中的包裹，并且其中代码和字符印刷在附着到物品上的标签上。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于代码包括条码。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于相应识别代码识别物品的发送人，并且其中寻找字符位置包括根据字符相对于代码的已知布局寻找位置，其中已知布局与被识别的发送人有关。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于确定代码位置包括确定在物品上第一和第二机器可读代码的位置，并且其中寻找字符位置包括在由第一和第二代码定义的坐标系中定位字符。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于定位字符包括根据第一和第二代码的位置寻找在序列中一些物品上的标记图案的已知布局，以及在已知布局中定位字符。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于标记图案与附着到物品上的标签相对应，在所述标签上印刷有代码和字符。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于定义分布种类包括定义在标记图案转动时不变的种类。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于代码包括条码，并且其中每个种类进一步由条码相对于标记图案的阅读方向特征化。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于标记图案与附着到物品上的标签相对应，在该标签上印刷有代码和字符。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于种类进一步由标签的形状特征化，并且其中把物品分配给种类之一包括响应于附着到物品上的标签的形状分配物品。

12.根据权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于处理字符包括确认字符代表物品的有效目的地。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于相应识别代码识别物品的发送人，并且其中确认字符代表有效目的地包括确认确定的目的地不包括发送人的地址。

14.一种用于自动分类的设备，配置成接收在要分类的物品序列中的物品，每个这样的物品都标有相应的机器可读识别代码和在相对于该代码的布局中的相应字符，所述代码对于所述序列中的每个物品都各不相同，该设备包括一个处理器，该处理器适应于确定在物品上的代码位置，并且响应于代码位置寻找字符在布局中的位置和处理字符以确定物品的目的地，特征在于，处理器可操作地根据物品上的代码位置把物品分配给多个分布种类之一，每个种类由在该种类物品上的标记图案中的代码的公共位置和一个相对于代码的、其中放置有字符的区域来特征化，并且在对物品被分配给的那个种类进行特征化的区域中寻找字符。

15.根据权利要求14所述的设备，其特征在于物品包括在装运中的包裹，并且其中代码和字符印刷在附着到物品上的标签上。

16.根据权利要求15所述的设备，其特征在于代码包括条码。

17.根据权利要求14-16任一项所述的设备，包括一个配置成捕获物品图像的成像装置，其中处理器适应于处理图像以便确定物品的目的地。

18.根据权利要求14-16任一项所述的设备，包括一个自动分类器，后者可操作地确定物品到达确定的目的地的路线。

19.根据权利要求14-16任一项所述的设备，其特征在于相应识别代码识别物品的发送人，并且其中处理器可操作地根据字符相对于代码的已知布局寻找字符的位置，其中已知布局与被识别的发送人相关联。

20.根据权利要求14-16任一项所述的设备，其特征在于处理器可操作地确定在物品上第一和第二机器可读代码的位置，并且在由第一和第二代码定义的坐标系中寻找字符的位置。

21.根据权利要求14-16任一项所述的设备，其特征在于处理器进一步可操作地确认字符代表用于物品的有效目的地的字符。

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