条码行业可以说是一个老牌技术行业了，自从条码技术的诞生时，条码行业就一直没有停止进更新前进的脚步。在当今日益竞争激烈的条码行业中，一个不注意，有可能你的公司就是一个过去式了。所以无论我们怎么充足，但一定不能满足与现有的市场。对于条码技术公司来说，公司的对于条码技术的研发能力，无疑是最核心的，你连技术都没有的话，那么还怎么谈和别人竞争呢？但可悲的是现在的行业中，以技术研发型为主导的公司，已经越来越少，以后相信还会更少。为什么，会有这样的情况，相信不只是公司决策者的而造成的，很大部分都是迫于生存的压力。研发的同时，不能忘记销售，所以条码行业的公司们，在当下不进则退。

条码生成器生成的条码检测的目的与方法

一、条码检测的目的

条码是一种数据载体，它在信息传输过程中起着重要作用，如果条码出问题，物品信息的通讯将被中断。因此必须对条码质量进行有效控制，确保条码符号在供应链上能够被正确识读，而条码检测时实现此目标的一个有效工具。条码检测的目标就是要核查条码符号是否能起到其应有的作用，它的主要任务为：

使得符号印刷者对产品进行检查，以便根据检查的结果调整和控制生产过程。

预测条码的扫描识读性能。通过条码检测，我们可以对条码符号满足符号标准的程度进行评价，而这种程度和条码符号的识读性能有着紧密的联系。

二、条码检验方法

条码检验在克服传统检测方法缺陷的基础上，目前已发展采用条码综合质量分级法，即“反射率曲线分析法”。综合分级方法根据扫描反射率曲线和参考译码算法进行分析、判断，把外观上的缺陷转换成缺陷（Defects）、边缘判定等参数。检验结果给出的是条码符号的等级，表明条码符号的适用场合。

2.1扫描反射率曲线

扫描反射率曲线是用条码扫描器对一个条码符号扫描时，条码扫描器探测到条码符号的反射率，反射率值与扫描位置有关。若扫描线是垂直于条的直线，则反射率是以扫描起点为端点的、横过整个条码符号的距离（或线性位置）的函数。以横坐标代表距离或线性位置，以纵坐标代表反射率，可以画出扫描过程中反射率值与线性位置的关系曲线即所谓的扫描反射率曲线

2.2相关术语和定义

最低反射率(Rmin)：扫描反射率曲线上最低的反射率值。

最高反射率(Rmax)：扫描反射率曲线上最高的反射率值。

符号反差(SC)：扫描反射率曲线的最高反射率与最低反射率之差。。

总阈值(GT—GlobalThreshold)：用以在扫描反射率曲线上区分条、空的一个标准反射率值。扫描反射率曲线在总阈值线上方所包的那些区域，即空；在总阈值线下方所包的那些区域，即条。或。

条反射率(Rb)：扫描反射率曲线上某条的最低反射率值。

空反射率(Rs)：扫描反射率曲线上某空的最高反射率值。

单元(element)：泛指条码符号中的条或空。

单元边缘(elementedge)：扫描反射率曲线上过毗邻单元（包括空白区）的空反射率（Rs）和条反射率（Rb）中间值（即）的点的位置。

边缘判定(edgedetermination)：按单元边缘的定义判定扫描反射率曲线上的单元边缘。如果两毗邻单元之间有多于一个代表单元边缘的点存在，或有边缘丢失，则该扫描反射率曲线为不合格。空白区和字符间隔视为空。

边缘反差(EC)：毗邻单元（包括空白区）的空反射率和条反射率之差。。

最小边缘反差(ECmin)：扫描反射率曲线上所有边缘反差中的最小值。

调制度(MOD)：最小边缘反差(ECmin)与符号反差(SC)的比。。

单元反射率不均匀性(ERN)：某一单元中最高反射率与最低反射率的差。

缺陷(defects)：单元反射率最大不均匀性（ERNmax）与符号反差（SC）的比。。

可译码性(decodability)：与适当的参考译码算法相关的条码符号印制精度的量度。

2.3条码符号质量评定

(1)条码符号质量分级过程

一条扫描反射率曲线的所有判定和参数（包括边缘判定、译码、反射率参数、可译码性）的评定等级中最低的那一级就是该曲线的等级。

对一个条码符号检验所得的10条扫描反射率曲线的数字等级的算术平均值即该条码符号印制质量的评定等级。条码符号的数字等级可以转换成字母等级。

(2)分级的意义

条码符号的等级表明了其印制质量及适用场合。A级条码符号通常能被很好地识读，适用于各种场合。B级条码符号在识读过程中的表现不如A级，其中一些符号可能需要重复扫描。C级条码符号可能需要更多次的重复扫描，通常要使用能重复扫描并具有特殊的多条扫描线的设备才能获得好的识读效果。D级条码符号可能无法被某些识读设备识读，要获得好的识读效果，要使用能重复扫描并具有特殊的多条扫描线的设备。F级条码符号是不合格品，不能使用。

三、条码检测设备

条码检测常用设备的测量装置应该符合条码检测GB-T14258-1993检测方法的要求，例如测量波长、光路、测量孔径。检测仪有很多类型，根据应用领域的不同，可分为通用设备和专用设备。通用设备包括密度计、工具显微镜、测厚仪和显微镜。专用设备有便携式条码检测仪和固定式条码检测仪。

EAN码是国际物品编码协会制定的一种商品用条码，由前缀码、厂商识别码、商品项目代码和校验码组成，通常有EAN13和精简后的EAN8，作用是保证该商品在全世界范围内不重复。

而HS海关编码是进出口及贸易时使用的商品分类编码体系，最原始大类只有6位，之后还有细分延伸至8位，10位。

前者针对同一商品的不重复性，后者是进出口贸易时税则使用的标识。两者不同一概念。

最简单的一种说法就是HS有6位数组成。EAN码由13位组成。

条码生成器生成的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。