SATO最能满足您对标签和条形码打印的需求。自1940年创立以来，我们通过创新的解决方案满足了每个客户的需求。下面阐述SATO条码生成器机在各领域中的应用。

一、SATORFID解决方案节约成本和战略利益可以给投资带来可观的回报。RFID对协助完成多种业务具有巨大潜力。提高效率就能提高竞争力。

RFID（RadioFrequencyIdentification）是一种智能科技，可以通过无线电波来确定数据。还能同时读取多种数据，并且不需要像条形码那样是可见的。RFID采用高频（HF）和超高频（UHF）无线电波。这种技术加强了数据采集的准确性和安全性，成为所有行业理想的数据采集平台，其最大的优点是数据跟踪。SATO的电子标签方案向商家提供了一个绝佳的选择以提高效率、减少浪费和消减消费者的支出。

SATO的UHF和HF的开发包括一系列可用于RFID的打印机，支持全球通用的无线电频率、只能卡、可靠的读卡器以及天线。

SATO与合作伙伴及产业领先企业（包括UPMRafsac，Infineon，SAMSYS、EPCglobal等）都有密切的合作，来提供完全符合ISO和EPC标准的全面RFID解决方案。

二、SATO物流解决方案SATO为您提供物流和仓储的解决方案。库存控制变得非常轻松。SATO物流解决方案是针对流水线操作的，减少容易出错的重复手工操作。有了重要并且可靠的信息如：准确的库存量，位置和序列号，仓库管理者可以更好地确定库存量，定制合适的存货计划，最重要的是，可以减少因为客户拖延而使公司产生的损失以及机会成本。公司可以有比竞争对手更多的优势，通过及时发送正确数量的正确货物给正确的客户来增加利润。

■收货收到的货物要用手持扫描器扫描。之后，重要的信息如：编号，序列号，位置和数量会用无线网或蓝牙传回到计算机系统里。新到货物的库存量和位置就会自动被更新，减少人工清点和数据录入的错误。

■分拣和包装通过扫描器和电脑的连接，就能生成电子拣选清单。下载到扫描器的信息能帮助工人来拣选和核实外箱。在发货单，发票和运输标签生成后，信息会上载到系统。

三、SATO医疗ID解决方案SATO的医疗解决方案使病人能更安心地接受治疗每年都有许多病人成为医疗事故的受害者。医疗事故的最大诱因之一就是未能进行准确的病人身份核查。

为了能够消除医疗错误，医院必须努力确保核查错误为零。SATO腕带和CT系列打印机可以帮助医院确认的病人的身份，并通过条形码技术的运用减少身份确认的错误。

它与SATO的CT系列条码打印机，独有的2D条码和手持扫描器相结合建立数据系统，病人的信息可以被储存在数据库,在扫描腕带后立即取得。医生可以通过手持扫描器确认病人的治疗。当扫描到错误的药品标签时会有提示音。这提高了整体用药准确性，大大降低了错误识别率和因此而引起的医疗纠纷。

SATO提供三种腕带：硬质的热转印型、软质的热转印型和直热型。SATO腕带可以每天佩带，没有刺激性并且防水。

四、SATO零售解决方案能够在短时间内执行价格折扣对零售业非常重要。SATO的促销解决方案帮助您轻松地处理货品的降价，SATO有一系列的零售系列打印机和手持贴标机，让商店管理者很容易地能生成折扣后的价格标签。商店管理者可以定制预先打印好的标签，印有促销字样的，如：SALE,WAS,NOW或DISCOUNT的标签等来体现商店的需求或品牌。标签系统的应用大大提升了商店的形象，使顾客选购商品时更加简便。

■促销标签和折扣方案不同格式的促销标签和折扣都储存在打印机里，打印机会自动计算折后的价格。

■排队解决方案SATO的打破排队系统包括一个手持终端和一个便携式打印机。在排长队的时候，打破排队的方法是：先扫描顾客所选商品上的条码，这些信息被转换成二维条码的收据。然后，收据再被收银机扫描，这样就节省了等待的时间。

■货架标签当上层决定对货品进行调价或更改标签设计时，新的货架标签数据可以被传到SATO打印机。

■盘库客户定制的数据库和软件使盘库变得容易。

■服装标签和零售吊牌服装标签和零售吊牌的形状、大小和厚度都可以根据客户的要求来定制。

在超市的应用

有效的库存管理是便利店、超市等零售业迈向成功的必要基石。为提高客户满意度和保障利润，价格的变动必须实时更新，此外，也必须妥善管理库存不足或过剩的情形。同时，如何提升结账速度和客服效率，以及针对高流动率的新进员工加强训练，更是对便利店、超市等零售业严苛的挑战。

为提升便利店、超市等零售业的工作效率，生产力和客户满意度，超市收银用条码生成器设备需要让员工即使在昏暗的储藏室清点库存时也能避免人为错误及节省作业时间，最好也可以支持无线局域网络和各种软件工具，提高店头与后端系统的价格更新效率。还要支持无线个人网络实时打印最新价格卷标。

除了读取速度敏捷的免持式扫描器（也叫做固定式扫描器，条码扫描平台）可加快结账速度之外，移动数据终端（也叫做数据采集器，盘点机）具备无线网络连接，大容量内存，及低耗电量等功能，可让店员快速读取完整的产品信息且无需频繁的充电。这些装置不但能轻易地被个性化，人性化的操作界面也让新进人员能快速上手。

大型超市/商场的规模稍大，人流量多，尤其在购物高峰期时对于超市收银的速度要求较高，所以建议选择灵敏度高、容易扫的扫描平台，最近流行的超市支付宝付款扫描枪，叫做MJ-r40，华润万家、家乐福、沃尔玛等大型超市都在用!而小超市规模较小，扫描不是特别频繁，所以手持扫描枪从性价比上来说更好！建议使用MJ-r40扫描枪！

MJ-r40采用的是自主核心技术，使系统在解码速度上较软件解码方式提高10倍以上，识读效率提高30到50倍；同时功耗降低60%，真正实现节能环保。而且经过升级后识读速度提高了30%，运动容差提高了20%，感应也更加灵敏。最重要的是，同等价格，双重享受，让您不仅轻松实现扫描收银，还能做O2O营销！

超级市场里的许多商品外包装上，都印有一种宽度不同的黑色相间的平行条纹，这就是商品的身份证，即条形码。条形码是迄今为止最经济、最实用的一种自动识别技术。

条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条和白条排成的平行线图案。

条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等许多信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。

条形码技术是随着计算机与信息技术的发展和应用而诞生的，它是集编码、印刷、识别、数据采集和处理于一身的新型技术。

每一种商品在世界上只有唯一的一个商品条形码，识别它的身份时，只要用特殊的光电扫描器对条形码从左向右进行扫描，将粗、细、疏、密各不相同的条形码中获取的光信号转换成电信号，再通过电子译码器，就可以知道商品的名称，还可知道商品的价格和质地。

在超市里或者商场里，只要把商品条形码在激光扫描器上一扫，就能马上打印出收款账单，标清商品的品名及金额，便于顾客付款、收银员结账，并且将销售情况输入到电子计算机网络内，帮助管理人员及时掌握各种商品库存信息。

最早被打上条形码的产品是箭牌口香糖。条形码技术最早产生于20世纪20年代，诞生于威斯汀豪斯的实验室里。一位名叫约翰·科芒的美国发明家“异想天开”地想对邮政单据实现自动分拣。

他的想法是在信封上做条码生成器标记，条码中的信息是收信人的地址，就像今天的邮政编码，为此，科芒德发明了最早的条码标志。

直至1949年的专利文献中才第一次有了由美国的诺姆·伍德兰和伯纳德·西尔沃发明的全方位条形码符号的记载，在这之前的专利文献中没有条形码技术的记录，也没有投入实际应用的先例。

二维条码的出现，提高了数据采集和信息处理的速度，提高了工作效率，并为管理科学化和现代化做出了很大贡献。

条码生成器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。