很多用户可能对上海条码生成软件没有什么具体要求，以为随便购买或是在网上下载就可以，答案是否定的。首先要弄清楚自己需要做什么类型的条码、输出格式和使用地方等等，否则做出来的产品识别率低或不能识别就浪费时间和财力了。市场面很多条码软件的编码都参考开源修改或者字库拿来使用，可是这样造成的后果是个BUG众多，条码的国际标准要求非常严格的，比如，窄单元X值（mil）在不同的分辨率的打印机上输出要注意编码条空微调增补，这样才能做到条码的等级可以达到A级。那又应该怎样选择条码生成软件呢？

1.首选清楚自己需要的条码类型，参考一下其他用户的使用意见或是下载试用版本先检验一下。当然需要条码检测仪器作为协助才能判断，举例，如果使用EAN-13条码，编码中心也出了国标规范，缩放系统0.8~2.0，国内国外众多软件中，也就只有《Labelmx通用条码标签设计系统》有这个参数选择，完全符合标准，条码类型也支持40多种一维二维码。

2.输出方式(打印方式，还是输出到其他软件里排版使用等)，直接打印主要是看软件是否自己的核心编码还是字体，比如CDR的插件做是非常灵活也是免费，但是如果要求识别率和等级就不推荐使用了。而上面推荐的Labelmx支持所有windows驱动的打印机,不仅直接打印等级非常高，还支持把条码导出成矢量图片（EMFf或PDF）然后导入到CDR或AI中出菲林印刷。推荐大家测试使用一下，产品的好坏是用了之后才知道的。

最后，重点说一下，如果客户要求条码等级要求比较高的话，一定要打印或印刷后抽样检测，比如使用条码检测仪（比如QC800），条码打印软件是所有印刷输出环节的关键第一关，一定不要为了省点软件费用而交不了工。

以上海条码技术的应用为特点，实现仓库数据收集的自动化。利用物料的条码标识实现仓库作业的各个环节数据自动化采集，提升仓库作业尤其是仓库盘点的作业效率，提升仓库数据的准确性和及时性。强调对物料的科学编码，实现不同的管理目标。强调对物料进行科学编码，以实现不同的管理目标，例如单品追踪、保质期管理、批次管理以及产品质量追溯等。对仓库的库位进行科学编码，实现库位管理目标。对仓库的库位进行科学编码，用条码符号加以标识，并仓库作业的各个环节采集库位数据，同时导入管理系统。有利于在大型仓库或多品种仓库种快速定位库存品所在的位置，实现先进先出的管理目标及仓库作业的效率。对组装出库作业进行现场数据采集，实现组装作业的需求。使用条码设备采集出库包装作业环节的数据（包装规格/包装层次关系等数据），并在包装作业结束后列印出装箱清单，减少出错。

【效益评估】

1)在仓库管理中应用条码技术，实现数据的自动化采集，去掉了手工书写单据和送到机房输入的步骤，能大大提高工作效率。2)解决库房信息陈旧滞后的弊病。一张单据从填写、收集到键盘输入，需要一天或更长的时间。这使得生产调度员只能根据前几天甚至一周前的库存信息，为用户定下交货日期。3)解决手工单据信息不准确的问题（主要是抄写错误，键入错误），从而达到提高生产率、明显改善服务质量、消除事务处理中的人工操作、减少无效劳动、消除因信息不准引起的附加库房存量、提高资金利用率等目的。4)将单据所需的大量纸张文字信息转换成电子数据，简化了日后的查询步骤，工作人员不用再手工翻阅查找各种登记册和单据本，只需输入查询条件，计算机在很短的时间内就会查到所需记录，并将内容显示在屏幕上，大大加快了查询速度。提高生产数据统计的速度和准确性，减轻汇总统计人员的工作难度。

上海条码标签：条码是自动数据采集的有效基础。在实际过程中，对产品、工艺、生产活动及人员进行适时管理极大地改变了人们的工作方式。我们正处于一场新的工业革命！随着自动化应用系统的复杂化和多样化，工程设计变得更加重要，并且必须考虑在较恶劣环境下条码符号的使用寿命。

工业环境中的条码可能暴露在摩擦、化学烟雾、恶劣的温度环境及强紫外线环境、溶剂及有腐蚀性的清洁溶剂中。如果条码因微粒磨损而破裂，划痕；因清洗剂或受热而扭曲变形，受到化学腐蚀；因低温而破裂；因胶的粘性不好而脱落；或是在强光下褪色，造成扫描失败，那么数据采集的第一个环节就被中断。

和您的条码供应商合作设计条码标签，会确保您的自动化工程平安按时地完成。其设计思想应包括：布局和设计；条码符号的选择；印制质量标准；标签的材料结构；胶质；环境；标签的分发和应用；条码的使用寿命；订单数量、峰值需求及分布时间；今后的计划；多个工程的协调；性能和价格因素等等。

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。