条码在小型企业中的应用正在流动起来。这些小型企业包括工厂，医疗诊所、牙科诊所、律师事务所，录像带出租店和教育组织。我们将说明在这些单位及零售店中如何使用泰州条码。

使用低价的计算机系统已在几乎任何业务环境下扩展开来，并采用许多非传统的作法。一个有趣的现象是在许多这样的低价计算机系统中苹果牌计算机多被选用，而在大型企业中IBM多被用来做为主机。有三个理由更有力地支持选用苹果:第一，许多办公室已经使用苹果做图型设计和桌面出版。第二，虽然个人电脑可用“视窗”，但是对无技术背景的人来说，苹果更容易使用。第三，适用于苹果的有力的资料库，软件设计工具及应用软件都很容易找到。

这篇文章分为四部分，每部分将简述条码系统在某种特殊环境下的应用。但是所有的应用都有一个共同特点:它们被用来做检索。档案、人员、器材、时间、产品、原材料等等，如果他们是条码化的，都可以被检索到。

当设计一个可行的检索系统时，下面所列的各项最基本的功能是必须要包括的。

※所有的扫描都要附加一个日期和时间的印章；

※雇员的证件应随每一次交易扫描；

※近100%的物品有条码标记；

※物品的每次移动都有扫描记录；

※扫描机要安置在方便又合理的地方。

※一个可稽查全部交易的功能可以随时在指令下工作；

※输入资料的长度和版式的监定和确认是自动化的；

※所有的信息可以用扫描或键盘的方式输入。

高级的检索系统可以包括下列功能:

※具有可以设计特殊的资料收集和报告常规的能力；

※对接触某些档案和数据库的限制，以及对软盘上的档案有读与(或)写的限制；

※在资料输入终端机(DET)上显示对使用人的提示和出现错误的请示。

所有这些功能都可以通过低价的设备来实现。下面的各章节将简述每个系统的功能，设计和设备价格的估算。

条形码怎么办理

1、条形码编号是什么意思产品条形码怎么办理_注册产品条形码_产品条形码申报？

第一位数字标识编号系统。接下来的五位数字标识制造商，而后五位数字标识特定的产品。最后一个数字是校验位。EAN-13条码由13个数字组成。

条形码显示原产国吗？

2、UPC代码显示原产国。已经找到一种帮助确定产品原产国的方法，并且所有方法都与条形码标签或UPC代码有关。在任何产品上，条形码的前缀（收银员扫描的黑线）都可以显示答案。

3、条形码的前3位是什么意思？

因此，尽管前三位的产品的条形码有时，表明已制造的产品在哪里，它会不会总是做这样。例如，条形码的前三位为690，表示该条形码是由中国EAN编号机构分配的。

条码打印机基本保养步骤

1、印字头的清洁为最主要也是经常性的保养，首先将棉花（或棉球等含有较少棉屑且不粗糙的清洁工具），沾上少量酒精，将印字头打以“单向”擦拭印字头上的加热线，所擦拭的次数以将沾在印字头的碳粉擦拭干净为主，之后反复确认擦拭两次即可(约在列印完一卷纸张后,做一次保养)。　

2、感应器的清洁主要目的为能让机器正常运作去正确的抓取纸张的间距和侦测碳带的安全等，长时间若不作清洁保养，感应器上会沉积散布在空气中的灰尘，久了之后将感应器的光源感受覆盖到一定程度时，机器就会有故障的动作产生，所以请使用不会含任何成分的空气压瓶，其喷拭的多寡以机器所处的工作环境去评判(约在一个月,做一次保养)。

3、纸张碳带路径和各部关节清洁保养和润滑于安装纸张和碳带的路径做拭清洁,以让纸张和碳带能运作的更加平顺,在各个可以转动的关节或滚上查看并清洁附着在上面的积物,以润滑油润滑各机件即可(约在三个月,做一次保养)。碳带的回收轴和安装轴保养后还要将每个”轴的力做重新的调整，以防止打皱等情形发生，所以不建议客户自行做清洁保养(约在三个月,做一次保养）。

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。