随着物流行业的快速发展，传统人工记录车牌的方式已无法满足高效、精准的运营需求。基于机器视觉的车牌自动识别技术应运而生，成为智能物流领域的重要突破。该技术通过图像采集、预处理、字符分割与识别等核心步骤，实现对物流车辆车牌的快速准确识别。

在技术实现层面，首先通过高清摄像头捕捉车辆图像，随后利用图像增强算法消除光照、角度等干扰因素。车牌定位环节采用边缘检测与颜色空间分析相结合的方法，确保复杂背景下仍能精准锁定车牌区域。字符分割阶段依托形态学处理与投影法，将车牌中的字符逐一分离。最终，基于深度学习模型（如CNN）的识别模块可达到98%以上的准确率。

实际应用中，该技术显著提升了物流园区车辆通行效率。以某头部物流企业为例，部署系统后单车通行时间缩短至3秒，错误率降低90%。此外，结合云端数据库还能实现车辆追踪、黑名单预警等功能，为安全管理提供数据支撑。

未来，随着5G与AI技术的深度融合，车牌识别将向多目标实时检测、无感支付等场景延伸。但需注意，恶劣天气下的识别稳定性、隐私保护等问题仍需持续优化。总体而言，机器视觉为物流智能化提供了可靠的技术基石，其价值将在更多创新应用中得以释放。