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中山Code-39条形码去哪里申请

作者:中山辉春条形码代理有限公司 时间:2023-07-17 08:07:54

在自动识别技术中,条形码技术具有如下特点:

1.操作简单,容易上手。中山条码符号制作容易,扫描操作简单易行。

2.输入迅速,信息采集速度快。普通计算机的键盘录入速度是200字符/分钟,而利用条码扫描录入信息的速度是键盘录入的20倍。

4.输入正确,可靠性高。键盘录入数据,误码率为三百分之一,利用光学字符识别技术,误码率约为万分之一,而采用条码扫描录入方式,误码率仅有百万分之一,首读率可达98%以上。

5.灵活、实用。条码符号作为一种识别手段可以单独使用,也可以和有关设备:条码打印机、条码扫描枪、采集器等条形码设备组成识别系统实现自动化识别,还可和其他控制设备联系起来实现整个系统的自动化管理。同时,在没有自动识别设备时,也可实现手工键盘输入。

6.自由度大。读取装置与条码标签相对位置的自由度要大得多。条码通常只在一维方向上表达信息,而同一条码上所表示的信息完全相同并且连续,这样即使是标签有部分缺欠,仍可以从正常部分输入正确的信息。

7.条码自动识别系统所涉及到的识别符号成本以及条码设备成本都非常低。特别是条码符号,即使是一次性使用,也不会带来多少附加成本,尤其是在大批量印刷的情况下。这一特点使得条码技术在某些应用领域有着无可比拟的优势。再者,条码符号识读设备的结构简单,成本低廉,操作容易,适用于众多的领域和工作场合。

8.可以进行非接触读取(条码扫描枪直接阅读),可以选择和用途相适应的读取装置(手持式/固定式/全方位扫描平台),可以根据环境、用途选择打印纸(耐热、耐药、耐水、防尘等)。

准确、高效采集数据是一个好的自动化信息管理程序的基础。如果这些数据主要来自中山条码标签,那就必须决定选择何种标签的印制方式,是预先印制,还是现场打印,也就是,是购买打印好或印制好的标签还是自己打印标签?

在自动识别工业中,我们可将“制作和购买”的选择,称做“现场和非现场”的选择。

1、非现场印刷条码

如果没有变动的数据,而且有足够的时间向供应商采购,生产成批量条码符号最经济的方法是请印刷厂印制。所有的标准商业印制方法,如胶版印刷、轮转凹版印刷以及橡胶版轮转印刷,都能印刷优质条码。

2、现场打印条码

如果数据是变动的,而且需要尽快生产,或者每种条码的需求量不大,最好是现场打印。

这里的主要问题是可以利用的准备时间(LeadTime),就是从得到条码数据到您需要印出条码符号的这个时间。

您是否现在就需要一两种相同的标签等着发运的货物使用?这是一种“即时”应用,在这种情况下,最好是在需要的时刻印刷条码。可以利用发货部门的即时条码标签打印机打印。

您是否需要供明天生产用的5000条日班条码的标签?这些标签可由某个生产管理人员在今天或今夜用批量标签打印机打印,及时供生产之用。

3、现场条码标签打印系统

现场打印可以印刷独特的标签,它上面载有刚好在印刷时得到的“实时”信息。现场条码标签打印系统由4个部分组成。它们是打印机、信息输入、供应品和标签格式。不管您的打印系统是采用在物品本身或包装上面直接制作条码标记的方法,还是采用随后把标签帖上去的办法,来制作条码符号和人可以识读的信息,这4个组成部分都需要。

4、选择打印技术

条码标签的印刷技术很多,基本上为在选择条码标签的打印技术时,要考虑以下几个问题:

(1)印量:每分钟、每班、每天、每台或每次开机需要印出多少标签。

(2)灵活性:机器对所需的特定印刷形式的适应能力如何。

(3)分辨率:条码的密度和印刷质量能否符合您的应用要求。

(4)成本:哪种机器能用最低的成本满足您的应用要求。

不起眼的中山条码最初颇受怀疑,但后来却成为文化标志。而今,它已在全球500强中深入人心。正如每场革命那样,这场革命的爆发也不是那么轰轰烈烈。但这并不意味著1974年6月26日发生的事情没有带来一场变革。那天,俄亥俄州特洛伊市马什超级市场的一位收银员将10包黄箭口香糖放在条码扫描器中扫了一下,收银台自动显示出价格,一个时代便由此诞生了。30年后,人们每天要扫描50亿次条码,而且很少有交易不用它。研究估计,条码每年可为超市和大型商场的客户、零售商和制造商节约300亿美元的费用。条码在生活中可谓无所不在:这些黑白条被贴在你的机场行李上,被印在你的邮件和包裹上,还出现在各种图书杂志上,而这些只是你所看到的一小部分。在制造和经销业的内部:在组装线和传送带上、在仓库库门,有它们更多的身影。条码看上去平淡无奇,但它的威力堪比古龙笔下的七种武器。

一、长生剑——自动销售系统(POS)劈,砍,刺,撩,挑,剑在中国人的手中无所不能变化万端。收银台过去只是存放钱的地方,但在有了条码和自动销售系统(POS)后,它们就成了最好的数据通道。它记录着各式各样消费信息,进而提高物流效率。条码改变了零售商与制造商之间的力量对比,改变了营销业的面貌,甚至在沃尔玛(Wal-Mart)的惊人崛起中发挥了关键作用。条码和POS成了零售商手中的长生剑,长生不熄,绵绵不绝。

二、霸王枪——制造执行系统(MES)百兵之祖是谓枪,产品之本则为质。质量上的表现能够左右消费者的最终选择。条码应用在制造环节产生了制造执行系统(MES),工业条码可以包括产品的转运情况等大量其他信息,为提高产品质量和提供了技术支持。如通用汽车公司增加使用带有条码的零件数量,该公司一些工厂组装线操作失误(如安装错误零件)的现象从15%降至零。质量就是产品的霸王枪,条码犹如铸枪之纯钢。

三、碧玉刀——仓库管理系统(WMS)刀惯于大开大阖,气势恢宏力量骇人。仓库乃制造业必管,难管之地,尤以原材料仓库为甚。条码应用延伸到仓储环节,使用仓库管理系统(WMS),实现仓库的自动化。这意味操作员每在一处扫描一个条码,该条码就能将他所在的位置通知电脑,从而使系统能够对操作员的行动发出指令。这种自动化已经使宝洁的生产率出现两位数的增长,而库存量实现了两位数的下降。条码和WMS就像一把深藏不露而价值连城的碧玉刀,将企业的“后花园”打理得井井有条。

四、多情环——全球位置码(GLN)一对闪闪发光的银环,一种很奇特的武器,它富于人情色彩。全球位置码(GLN)给予公司、部门包括任一建筑物内的实物位置标识,使真正实现全球电子商务成为可能。GLN就象情感的纽带,使相隔千里,素未谋面的你我能够通过互联网沟通感情,达成交易。多情环――GLN不是最犀利的武器,但却是最勾魂的武器。

五、离别钩——条码跟踪追溯系统离别钩是一对特殊的钩,使用它的要诀是:心神合一,离别是为了更好的相聚。条码技术运用于跟踪和追溯已有不少成功的案例。如在食品安全等。如果你曾在亚马逊书店买过书,你可能会发现在其包裹上有三个条码,它们能告诉你包裹的真实历史:它曾经在的地方,现在所在的地方以及它将到达的地方。用这种条码系统跟踪包裹每年为联合包裹服务公司(UPS)节约6亿美元。条码跟踪追溯系统就是在离离合合中显现出它的威力和价值。

六、孔雀翎——射频识别技术(RFID)孔雀翎,江湖第一暗器,孔雀翎的危险和美丽完全在于它外表的平凡,不过当它发出来时,就会美丽得像孔雀开屏一样,不但美丽,而且辉煌灿烂,世上没有人能避开它。射频电子标签(RFID)就象孔雀翎一样其貌不杨,却威力无比。RFID是一直径不到2毫米的电子标签,通过传感器发射的无线电波,可以读取电子标签内储存的信息。让我们看一个RFID运用的例子:一个顾客挑选了装满了整整一个购货车的商品,走到超市出口,不需要任何条码扫描,几秒钟的功夫,总货款被清楚地显示在屏幕上。平凡而美丽的RFID的出现将改变物流业及相关产业的进程。

七、拳头——条码的统一性七种武器中,拳头也许是最不引人注意的武器,但却最有效、最直接,也最可靠。条码技术之所以能够广泛应用最主要的原因在于它的统一性,全球通用。拳头,什么时候都可以作为武器,没有任何的限制,就象条码在全球任一地方都可扫描使用一样。

七种武器,仅是条码技术百宝箱里的一部分,但它已经足够强大,扫描全球,一统江湖,已经指日可待。

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理。

条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,

要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用X方向梯度减去Y方向梯度,这样可以保留X方向特征并且去除Y方向的干扰。

可以看到,二维码对一维码的定位形成了干扰,但是二维码的空间漏洞相对一维码多很懂,于是我们考虑进行一次模糊并且二值化,看能不能有所效果,如下(记得调整相应的模糊化参数和阈值参数,得到相对最好的结果)

有一定的效果,但是此时又出现问题条形码出现了黑色的缝隙,不利于定位完整区域,这个时候要进行一些形态学操作,去除黑色缝隙,我们选择闭运算,算子根据缝隙的情况,宽度大于高度,矩形缝隙。

效果可以,又出现问题,二维码的区域连着,还是面积很大,对后面我们算区域面积依然有影响,但是我们观测二维码的连接区域明显要比一维码的连接区域要细很多,也就是说,我们可以很快的腐蚀断二维码的连接,同时还保持一维码的连接,然后在膨胀回来,二维码的连接断开就应该不会有这个大块的区域连着了,注意,膨胀和腐蚀的次数应当是一致的,保证得到结果区域的准确。我选择膨胀腐蚀四次,先膨胀断开二维码连接。

此时,二维码的影响就基本没有了,现在我们只需要先查找轮廓,然后计算图像中每个轮廓的面积,选出面积最大的那个轮廓,计算这个轮廓的最小外包矩形,就能找到相应的图像区域了。


 

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