盐城条码技术在仓储管理中的应用

什么是盐城条码: 条码是由一组按一定编码规则排列的条,空符号，用以表示一定的字符,数字及符号组成的信息。条码系统是由条码符号设计,制作及扫描阅读组成的自动识别系统。条码技术的优点

条码是迄今为止最经济,实用的一种自动识别技术。盐城条码技术具有以下几个方面的优点：

A．输入速度快：与键盘输入相比，条码输入的速度是键盘输入的5倍，并且能实现"即时数据输入"。

B．可靠性高：键盘输入数据出错率为三百分之一，利用光学字符识别技术出错率为万分之一，而采用条码技术误码率低于百万分之一。

C．采集信息量大：利用传统的一维条码一次可采集几十位字符的信息，二维条码更可以携带数千个字符的信息，并有一定的自动纠错能力。

D．灵活实用：条码标识既可以作为一种识别手段单独使用，也可以和有关识别设备组成一个系统实现自动化识别，还可以和其他控制设备联接起来实现自动化管理。

另外，条码标签易于制作，对设备和材料没有特殊要求，识别设备操作容易，不需要特殊培训，且设备也相对便宜。

盐城条码技术的应用范围

商业自动化系统：POS（Point of Sales）是一个商业销售点实时系统。该系统以条码为手段，计算机为中心，实现对商店的进,销,存的管理，快速反馈进,销,存各个环节的信息，为经营决策提供信息。

盐城条码技术在仓储管理中的应用：立体仓库是现代工业生产中的一个重要组成部分，利用条码技术，可以完成仓库货物的导向,定位,入格操作，提高识别速度，减少人为差错，从而提高仓库管理水平。

条码技术还广泛地应用于交通管理,金融文件管理,商业文件管理,病历管理,血库血液管理以及各种分类技术方面，条码技术作为数据标识和数据自动输入的一种手段已被人们广泛利用，渗透到计算机管理的各个领域。

条码的发展历史

条码技术至今已有50多年的历史。从20世纪40年代的美国发起，70～80年代在国际上得到了广泛的应用。随着国外条码技术的应用，我国于70年代末到80年代初开始研究，并在部分行业完善了条码管理系统，如邮电,银行,连锁店,图书馆,交通运输及各大企事业单位等。1988年12月，我国成立了"中国物品编码中心"，并于1991年4月19日正式申请加入了国际编码组织EAN协会。近年来，我国的条码事业发展迅速，目前，商品使用的前缀码有"690","691"和"692"，条码技术在我国已得到了广泛的应用。

条码编码方式（码制）介绍

条码种类很多，常见的大概有二十多种码制，其中包括：

Code39码（标准39码）,Codabar码（库德巴码）,Code25码（标准25码）,ITF25码（交叉25码）,Matrix25码（矩阵25码）,UPC-A码,UPC-E码,EAN-13码（EAN-13国际商品条码）,EAN-8码（EAN-8国际商品条码）,中国邮政码（矩阵25码的一种变体）,Code-B码,MSI码,,Code11码,Code93码,ISBN码,ISSN码,Code128码（Code128码，包括EAN128码）,Code39EMS（EMS专用的39码）等一维条码和PDF417等二维条码。

目前，国际广泛使用的条码种类有EAN,UPC码（商品条码，用于在世界范围内唯一标识一种商品。我们在超市中最常见的就是EAN和UPC条码）,Code39码（可表示数字和字母，在管理领域应用最广）,ITF25码（在物流管理中应用较多）,Codebar码（多用于医疗,图书领域）,Code93码,Code128码等。其中，EAN码是当今世界上广为使用的商品条码，已成为电子数据交换（EDI）的基础；UPC码主要为美国和加拿大使用；在各类条码应用系统中，Code39码因其可采用数字与字母共同组成的方式而在各行业内部管理上被广泛使用；在血库,图书馆和照像馆的业务中，Codebar码也被广泛使用。除以上列举的一维条码外，二维条码也已经在迅速发展，并在许多领域找到了应用。

条码在识读之前必须进行图像处理，下面介绍几种常见的图像处理的理论和算法。

1．灰度处理

数字图像在计算机上以位图的形式存在，位图是一个矩阵式点阵，其中每一点称为像素，像素是数字图像中的基本单位。一幅m×n大小的图像，是由m×n个明暗度不等的像素组成的。数字图像中各个像素所具有的明暗程度由灰度值所标识。一般将白色的灰度值定义为255，黑色的灰度值定义为0，而由黑到白之间的明暗度均匀地划分为256个等级。对于黑白图像，每个像素用一个字节数据来表示，而在彩色图像中，每个像素需用三个字节数据来表述，就能呈现五彩缤纷的颜色。彩色图像可以分解成红（R）、绿（G）、蓝（B）三个单色图像，任何一种颜色都可以由这三种颜色混合构成。在图像处理中，彩色图像的处理通常是通过对其三个单色图像分别处理而得到的。但是一幅彩图中每个像素都用RGB分量表示，图像文件将会变得非常庞大，因此在实际应用中，通常采用调色技术，将256色位图转变为灰度图像。对于24位真彩图，每个像素用三个字节分别表示R、G、B三个分量。将256色位图转换为灰度图像，首先必须计算每一种颜色对应的灰度值。256色位图的灰度图像与RGB值的对应关系如下：

Y＝0.299R＋0.587G＋0.114BR＝G＝B＝Y

根据R、G、B的值求出Y值后，将R、G、B的值都赋予Y值，写入新图，这样就可以将256色位图转换成灰度图像。

2．灰度直方图

在数字图像处理中，一个简单和有用的工具是直方图，它概括一幅图像的灰度级内容。任何一幅图像的直方图都包括了可观的信息，某些类型的直方图还可以由其直方图完全描述。直方图的计算是简单的，直方图的计算可以用相当低的代价来完成。

直方图是灰度值的函数，描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数，其横坐标级（0～L－1），纵坐标表示该灰度出现的频率（像素的个数）

3．图像二值化处理

为了便于对图像进行后续处理，需要对图像进行二值化处理，二值化处理将不可避免地丢失图像信息。若阈值选取过小，会提取多余的部分；若选取的过大，会丢失所需要的图像信息。因此阈值选取是图像二值化处理中的一项重要技术，它的选取直接关系到后续的处理。针对条码识读系统而言，二值化图像的效果直接影响到条码识读的可靠性。

阈值化分割原理：先确定一个处于图像灰度取值范围之中的阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结果将对应的像素划分为两类：像素灰度值大于阈值的为一类，像素值小于和等于阈值的为另一类。这两类像素一般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了分割的目的。如果一个物体其内部具有均匀一致的灰度值，并分布在一个具有另一个灰度值均匀背景中，使用阈值的效果更佳。

阈值分割算法主要有两个步骤：

①确定需要的分割阈值。

②将像素与分割阈值做比较并划分。

注意了，一个条形码只能注册一次，只有注销掉之前的条形码才能够再重新注册另一个，且条形码的有效期限是两年，超过之后，是要续签的。

条形码续展需要准备哪些资料：

（1）营业执照副本复印件，一式两份并加盖公章；

（2）汇款凭证复印件一式三份；

《中国商品条码系统成员续展登记表》一式两份并加盖公章。