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用计算机视觉技术进行二维码识别的基本原理与应用计算机视觉技术在二维码识别方面发挥着重要的作用。
随着智能手机的普及和二维码的广泛应用，二维码识别成为了一个热门的研究方向。
本文将介绍用计算机视觉技术进行二维码识别的基本原理与应用。
首先，我们来了解一下什么是二维码。
简单来说，二维码是一种能够编码更多信息的条形码。
与普通的一维条形码不同，二维码可以在水平和垂直方向上同时存储信息，使得其能够存储更多的数据。
二维码通常由黑白方块组成，其中包含了编码的信息。
通过扫描二维码，我们可以方便地获取相关的信息，比如网址、联系方式等。
计算机视觉技术在二维码识别中的基本原理主要包括图像采集、图像预处理、二维码定位与解码等步骤。
首先是图像采集过程。
智能手机的摄像头通常用于采集二维码图像。
摄像头将场景中的图像转化为数字信号，供后续处理使用。
在采集过程中，需要对图像进行平衡、去噪等处理，以提高二维码识别的准确性。
接下来是图像预处理。
图像预处理的目标是提高图像的质量和二维码的可识别性。
常见的预处理步骤包括灰度化、二值化和去噪等。
首先，将彩色图像转化为灰度图像，降低计算复杂度。
然后，将灰度图像转化为二值图像，将像素值转化为黑白。
最后，对二值图像进行去噪处理，消除干扰点，保留二维码的特征。
然后是二维码定位与解码。
在预处理后的图像中，需要准确定位二维码的位置，并解码其中的信息。
通常，通过检测二维码的定位标识模式来确定二维码的位置。
一旦确定了二维码的位置，就可以利用解码算法将二维码中的信息提取出来。
解码算法的核心是识别二维码的格点模式和校正角度，以确保信息的准确还原。
除了基本的二维码识别原理，计算机视觉技术还可以在很多应用场景中发挥作用。
首先是商业领域的应用。
二维码在商业领域广泛应用于商品认证、票务检票、移动支付等。
通过计算机视觉技术进行二维码识别，商家可以快速准确地获取商品信息或支付信息，提高工作效率。
其次是物流与仓储领域的应用。
二维码可以应用在物流追踪和库存管理中。
使用计算机视觉技术进行二维码识别的技巧总结计算机视觉技术在二维码识别方面的应用日益广泛。
二维码已成为现代社会中常见的信息传递方式，其快速而准确的识别对于用户和企业来说都至关重要。
本文将总结一些使用计算机视觉技术进行二维码识别的技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
首先，二维码的图像预处理是识别的重要步骤之一。
由于二维码图像可能受到光照条件、污损或摄像头畸变等因素的影响，因此对图像进行预处理是必不可少的。
常见的预处理技术包括图像增强、图像二值化和图像滤波。
图像增强可以通过改变图像的对比度、亮度和锐度等因素来提高图像质量。
图像二值化将图像转换为黑白二值图像，使得二维码更容易被识别。
图像滤波则可以通过去除图像中的噪声来进一步提高二维码的识别率。
其次，特征提取是二维码识别中的核心步骤之一。
在图像预处理之后，我们需要从图像中提取出二维码的特征信息。
常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测和灰度直方图等。
边缘检测方法可以帮助我们识别出二维码中的边缘信息，从而更好地进行后续的处理。
角点检测方法可以识别出图像中的角点，从而更好地对二维码进行定位。
灰度直方图可以帮助我们分析图像的灰度分布情况，从而提取出二维码的特征信息。
接下来，二维码的定位是二维码识别的关键步骤之一。
定位可以帮助我们确定二维码在图像中的位置，从而更准确地进行识别。
常见的定位方法包括基于模板的匹配和基于特征点的匹配。
基于模板的匹配方法可以通过在图像中搜索与模板相似的部分来定位二维码。
基于特征点的匹配方法则是将图像中的特征点与二维码模板进行匹配，从而得到二维码的位置信息。
最后，二维码的解码是二维码识别的最终步骤。
解码可以帮助我们将二维码中的信息提取出来，以便用户进行进一步的操作。
常见的解码方法包括使用解码算法和使用解码库。
解码算法可以通过对二维码的编码规则进行解析来提取出其中的信息。
解码库则是一些已经存在的软件库，可以直接调用其中的函数进行解码操作。
基于机器视觉的复杂背景下QR码检测
赵志伟;柳鸣;张根
【期刊名称】《现代计算机》
【年(卷),期】2022(28)1
【摘要】在未来制造业的发展中,智能制造将会是其重要的发展方向,而在工业上以QR码为基础的产品检测和分拣体系正在逐步完善。
为了加强对流水线上产品信息的查验,如何快速高效地定位识别出产品上存储产品信息的QR码是一个亟待解决
的问题。
面对工业相机采集到工业流水线上产品的QR码图像存在如文字背景干扰、过度曝光、畸变、模糊等复杂背景的问题,提出一个改进的基于MQR的检测方法——OMQR。
首先采用基于方向梯度直方图加支持向量机的方法对QR码分类,进而去除数据集中的负样本图像。
然后对QR码图像做对比度增强、畸变复原等图像处理,最终完成对产品QR码的定位识别。
基于MRP300机器视觉运动旋转实验开发平台,将本文方法和MQR码识别算法对比,结果表明:该检测方法能有效区分出工业相机拍摄的QR码图像,正确定位并识别出QR码信息,有效提高工业流水线下存
在复杂背景的产品QR码检测准确性。
【总页数】7页(P25-31)
【作者】赵志伟;柳鸣;张根
【作者单位】中南民族大学计算机科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.复杂场景中的QR码检测
2.基于机器视觉的复杂背景QR二维码有效分割方法研究
3.基于机器视觉的QR码识别研究
4.一种复杂背景下QR码校正方法
5.复杂背景下的QR二维码解码研究
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基于机器视觉的二维条码识别的开题报告1. 研究背景随着智能手机和快速网络的普及，二维条码（2D码）已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
二维码的应用非常广泛，比如在线支付、身份识别、物流跟踪等等。
然而，在二维码的使用过程中，由于各种原因（如清晰度、光照、扭曲等），往往会导致二维码无法被识别。
因此，如何通过有效的方法识别二维码已经成为了一个非常重要的问题。
2. 研究目的本研究旨在利用机器视觉技术，研究并实现一个高效准确的二维码识别系统，以提高二维码的识别率和可靠性。
3. 研究内容和意义本研究主要包括以下内容：（1）研究二维码的基本结构和编码原理；（2）研究机器视觉中的图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取等；（3）探究二维码识别算法、识别机制以及现有算法的优缺点；（4）研究基于深度学习的二维码识别方法；（5）实现一个二维码识别系统，并对其进行评估和测试。
本研究的意义在于提高二维码的可靠性和识别率，为广泛应用的二维码提供更加稳定和高效的识别方法。
4. 研究方法和技术路线本研究将采用以下技术路线：（1）研究二维码的基本结构和编码原理，包括二维码的构成、编码方式、数据结构等；（2）研究机器视觉中的图像处理算法，比较常用的图像增强、图像分割、特征提取算法，确定适合识别二维码的算法；（3）探究二维码识别算法、识别机制以及现有算法的优缺点，深入了解各个算法的具体实现过程；（4）研究基于深度学习的二维码识别方法，确定适合识别二维码的深度学习模型；（5）实现一个二维码识别系统，并对其进行评估和测试，包括准确率、鲁棒性、处理速度等。
5. 预期成果本研究的预期成果为：（1）获得二维码的基本结构和编码原理，了解二维码的特点和应用场景；（2）熟悉机器视觉中常用的图像处理算法，并掌握其实现方法；（3）深入研究二维码识别算法，掌握现有算法的具体实现过程；（4）探究基于深度学习的二维码识别方法，并确定适合识别二维码的深度学习模型；（5）实现一个二维码识别系统，能够对各种场景下的二维码进行准确、快速的识别。
基于LabVIEW的二维码高效识别系统设计与实现王刚;王硕禾;颜丙杰【摘要】介绍了二维码的结构、标准、编解码过程,以及采集图像上传至上位机的过程.通过分析二维码特性,基于LabVIEW开发的二维码机器视觉检测系统提出图像导入、图像预处理、图像定位和特征提取等研究方法,最终实现二维码识别功能.该系统使用640×480像素的低分辨率图像进行测试,在恶劣条件下取得94％的成功率且处理时间在40 ms/板以下,优于大多数现有系统.【期刊名称】《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(032)003【总页数】5页(P89-93)【关键词】二维码;LabVIEW;机器视觉;识别【作者】王刚;王硕禾;颜丙杰【作者单位】石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄 050043;石家庄铁道大学电气与电子工程学院,河北石家庄 050043;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京 100084【正文语种】中文【中图分类】TP317.40 引言二维码是由一系列黑白点(方点，圆点或其它形状)构成的几何图案。
每个信息字节通过对应的ASCII码转化为二进制即可保存在这些黑白点，其中，黑点表示二进制的‘1’，白点表示二进制的‘0’。
将这些黑白像素按一定规律排列便可在二维码中存储大量信息。
其编码过程有：①数据编码；②结束码和补齐码；③纠错码；④最终编码。
第一步数据编码就是将需要存储的信息转化为二进制数据，后面三步是完成将编好的二进制数据存入二维码。
常用的条码扫描器一般由光源、光学透镜、扫描模组、模拟数字转换电路加塑料外壳构成。
它利用光电元件将检测到的光信号转换成电信号，再将电信号通过模拟数字转换器转化为数字信号传输到计算机中处理。
当扫描一副图像的时候，光源照射到图像上后反射光穿过透镜会聚到扫描模组上，由扫描模组把光信号转换成模拟信号(即电压，它与接受到的光的强度有关)[1]再经由模拟-数字转换电路把模拟电压转换成数字信号，传送到电脑。
《基于机器视觉的工业产品QR码识别》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，机器视觉技术在工业领域的应用越来越广泛。
其中，QR码识别技术作为机器视觉的一个重要应用方向，对于工业产品的追溯、监控和管理具有重要意义。
本文将介绍基于机器视觉的工业产品QR码识别技术，分析其原理、方法及在工业生产中的应用，并探讨其未来发展趋势。
二、机器视觉与QR码识别技术机器视觉是一种利用计算机图像处理技术实现自动识别、分析和理解的技术。
而QR码（Quick Response Code）是一种常见的二维条码，具有信息容量大、可靠性高、易制作等特点。
基于机器视觉的QR码识别技术，通过图像采集、预处理、特征提取和匹配等步骤，实现对QR码的快速、准确识别。
三、QR码识别技术原理及方法1. 图像采集与预处理：使用工业相机等设备对QR码进行图像采集，然后进行灰度化、二值化、去噪等预处理操作，以便后续的特征提取。
2. 特征提取：通过图像处理算法提取QR码的黑白矩阵特征、几何特征和空间特征等，为后续的匹配和识别提供依据。
3. 匹配与识别：将提取的特征与预先存储的QR码特征库进行匹配，通过算法对匹配结果进行评估和筛选，最终实现QR码的识别。
四、工业产品QR码识别的应用1. 产品追溯与监控：通过QR码识别技术，可以实现对工业产品的追溯和监控，包括产品生产、流通、销售等各个环节的信息记录和查询。
2. 生产自动化：将QR码识别技术应用于生产线自动化控制，可以实现生产过程的自动化、智能化和高效化。
3. 仓库管理：通过QR码识别技术，可以实现对仓库物品的快速、准确盘点和管理，提高仓库作业效率。
五、基于机器视觉的QR码识别技术的优势与挑战优势：1. 快速、准确：基于机器视觉的QR码识别技术具有高速度、高精度的特点，可以实现对QR码的快速、准确识别。
2. 非接触式：该技术无需与QR码直接接触，即可实现识别，适用于各种复杂环境。
3. 信息量大：QR码具有信息容量大的特点，可以存储大量产品信息，便于实现产品追溯和监控。
Internal Combustion Engine &Parts0引言随着“中国制造2025”的提出，我国制造业正朝着信息化、智能化方向发展，对传统制造业的升级改造形成很大的挑战。
仓储作为制造业生产环节中的重要一环，对其进行智能化改造对产业升级有重要作用。
随着科技的进步与发展，工业机器人正逐渐代替人工成为制造业的主要参与者，它可以根据实际现场情况按照编写的程序完成各种繁重工作，比如搬运工作。
而机器视觉系统的引用，使工业机器人具有“慧眼”功能，机器视觉系统可以实时识别工件物料信息，将信息数据发送给工业机器人作为仓储位置的判断依据，二者结合应用很大程度上提高了工业机器人的工作效率和灵活性，为仓储智能化改造提供技术支撑。
1概述1.1机器视觉机器视觉是通过机器视觉设备将被摄取的物理目标转换为图像信号，传送给专用的图像处理系统，从而得到被摄取目标的物理信息，如形状、颜色、角度、条形码及二维码编码信息等。
机器视觉技术具有高效的处理速度和非接触性特点，与工业机器人系统结合，可以引导工业机器人完成工件信息的识别、抓取和搬运等工作要求，对传统制造业生产线的智能化改造升级提供技术保障。
1.2工业机器人工业机器人是集机械、电子、控制、传感器、计算机等多学科先进技术于一体，面向工业领域的多关节、多自由度并能实现拟人化动作和功能的机械手自动化装备。
它可以通过示教器人为进行操作，也可以按照预先编写的程序自动执行工作任务。
工业机器人是现代制造业中的不可替代的重要装备和手段，已经广泛应用于柔性制造系统、自动化工厂等，对提高生产效率、降低生产成本、改善劳动环境、保障人身安全等具有十分重要的意义。
1.3二维码二维码又称为二维条码，它是用特定的几何图形按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息，在代码编制上巧妙的利用计算机内部逻辑基础“0”、“1”逻辑概念，使用多个与二进制相对应的黑白几何图形来表达数据信息，可以通过图像输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理。
基于计算机视觉的识别码检测技术研究随着人们对自动化生产的需求增加，基于计算机视觉的识别码检测技术越来越受到重视和发展。
识别码是一种用于标记和识别不同产品和批次的编码方式，常见的有二维码、条形码、防伪码等。
在生产生活中，识别码的检测准确性和速度直接影响着生产效率和产品质量，因此，基于计算机视觉的识别码检测技术的研究和应用具有重要的意义。
1. 基本原理基于计算机视觉的识别码检测技术主要依靠算法实现。
其基本原理是，通过采集相应设备的图像信息，利用计算机图像处理算法将图像中的识别码进行提取和识别。
其中，算法的准确性和稳定性是保障技术优化和实现的关键之一，主要包括图像预处理、特征提取、分类和识别等技术。
图像预处理是指对采集到的图像进行处理，以提高图像质量和减少干扰。
常见的技术包括图像灰度化、图像平滑和锐化、图像二值化等。
这一技术的实现是为后续的特征提取和分类奠定基础，影响着整个算法的准确性和稳定性。
特征提取是指从图像信息中提取与关心对象有关的特征，如我们所说的识别码。
具体包括特征匹配和特征描述符选取等技术。
特征匹配旨在找到在不同图像中相同的特征区域，基于其内在的描述符建立特征相似度关系。
特征描述符选取旨在选择能够表征识别码的关键特征，并将特征描述符进行规范化，构建具有标准化特征描述符的数据集。
分类技术是指将特征与不同类别进行比较，并划分数据集中每个实例的类别标签。
常见的分类器包括K-最近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器等。
识别技术是指对提取特征进行识别和解读。
其具体表现形式包括基于传统图像处理的模板匹配、基于机器学习的分类识别、基于深度学习的神经网络识别等。
其中，基于深度学习的技术在多个数据集上均取得了不错的精度和速度。
2. 应用领域基于计算机视觉的识别码检测技术的应用范围广泛，主要包括工业制造、物流仓储、医疗健康、食品安全等领域。
在工业制造领域，识别码的检测与产品的质量控制和物流管理密不可分。
基于机器视觉的二维码识别技术研究一、引言随着移动智能设备的普及和应用的深入，二维码在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
二维码是一种能够存储大量数据的二维图形码，它采用一种特殊的编码方式进行数据存储。
但是对于人类来说，识别二维码需要耗费较长时间，而且容易出现误读的情况。
因此，基于机器视觉技术的二维码识别技术越来越受人们的重视。
本文旨在对基于机器视觉的二维码识别技术进行系统性的研究，分析现有的二维码识别方法，并提出一种基于深度学习算法的二维码识别方法。
二、二维码的基本原理二维码是一种能够存储大量数据的二维图形码。
它采用一种特殊的编码方式进行数据存储。
二维码是由多个黑白相间的正方形组成的，而且每个正方形都有一定的编码规则。
通过扫描二维码，我们可以得到二维码内部存储的信息。
二维码一般用于广告宣传、物品标识、产品二维码等领域。
三、二维码的识别方法1. 基于灰度变换的二维码识别方法基于灰度变换的二维码识别方法是将二维码的图像进行一定的灰度变换，使得图像中的二维码可以更加清晰地显现出来。
该方法的优点是简单易行，适用范围广。
但是，它的缺点是识别速度较慢，不适用于高效率的二维码识别。
2. 基于模板匹配的二维码识别方法基于模板匹配的二维码识别方法是将二维码的特征模板与待识别的图像进行比对，找到最相似的部分。
该方法的优点是可以准确地识别二维码。
但是，它的缺点是当二维码形状发生变化时，该方法的识别率会降低。
3. 基于边缘检测的二维码识别方法基于边缘检测的二维码识别方法是通过检测图像中的边缘信息来识别二维码。
该方法的优点是识别速度快，适用范围广。
但是，它的缺点是对于边缘信息比较模糊的图像，识别率较低。
4. 基于深度学习算法的二维码识别方法基于深度学习算法的二维码识别方法是通过训练神经网络模型，将二维码图像与二维码信息进行映射，从而实现二维码的识别。
该方法的优点是准确率高，可以应对各种复杂情况。
该方法被广泛应用于二维码识别的研究中。
基于机器视觉的二维码检测系统设计院系名称：电气工程学院专业班级：自动化F1205*名：***学号：************基于机器视觉的二维码检测系统设计 (1)摘要 (3)1绪论 (4)1.1 二维码技术研究现状 (4)2二维码识别技术中的图像处理技术 (6)2.1 二维码技术概述 (6)2.1.1 二维码技术的发展 (6)2.1.2 二维码简介 (7)2.1.3 二维码的识读 (8)2.2 二维码图像预处理技术 (9)2.2.1 二维码灰度图像的二值化处理 (9)2.2.2 二维码图像的降噪实现 (10)2.2.3 二维码数字图像的边缘检测 (14)2.2.4 二维码图像的畸变矫正 (18)2.3 本章小结 (18)3总结和展望 (20)参考文献 (21)摘要针对目前迅速发展的自动识别技术，二维码作为此技术最底层的信息存储载体之一，承载着它自己的优势（低成本、高存储密度、超高速识读、较强的纠错能力等），将在信息识别领域发挥着重要作用。
本文针对于二维码识别的译码技术，通过深入研究其存在的不足及缺点，对其核心RS译码算法进行优化改进，改善其性能。
二维码的核心技术包括二维码图像预处理技术，编解码算法及纠错控制技术，加密技术等。
本文首先探讨了二维码图像的预处理技术，并且提出了针对于二维码图像进行处理的最佳匹配算法，包括滤波去噪、边缘检测、定位矫正等内容，每步算法都有发挥最优性能的使用条件，同时对其进行了结果分析。
其次本文重点研究了二维码识别技术中的RS纠错理论算法，在分析了传统的求解错误位置多项式BM迭代算法的基础上，提出了利用快速傅里叶变换进行计算，避免求解联立方程组和评估多项式的一种简化算法。
此改进的BM算法简化了求解方程组的迭代过程，使译码性能更加优化，大大降低了译码的复杂度，同时通过软件仿真进行验证，对其译码时间进行了分析，并与目前存在的几种译码算法进行了比较。
结果证明了此算法能够提高译码速率，很大程度上减少译码时间。
因此，基于FT变换的BM迭代算法是一种有效的优化算法。
本文还提出将基于此改进BM算法的RS译码技术应用于我国的汉信码识别中，并通过仿真观察其性能优势，但是其结果有待于进一步的研究。
最后针对我国目前的二维码技术的应用水平，提出了二维码识别技术在矿井人机定位系统、医疗卫生等领域的应用理念。
虽然其在某些行业有了初步应用，但在其他行业领域的应用探索还处于孕育阶段，需要更加成熟的二维码核心技术的支持。
关键词：自动识别技术；图像预处理；快速傅里叶变换；1绪论随着我国信息化技术的不断发展，自动识别技术逐步成熟起来，它将成为我们生产生活中不可或缺的一门重要技术。
自动识别技术是指以计算机技术为基础，能够自动进行数据的采集，并且进行数据信息的实时交换的一门新兴技术。
它可以实现与任何信息管理系统的连接，准确高效的实现数据的传输、查询、更改等功能。
二维码识别技术作为此技术之一，其核心技术的研究发展将对自动识别技术起着重要作用。
1.1 二维码技术研究现状二维码技术是目前国内外正在迅速发展的技术，从1999 年日本最先出现的二维码相关技术的发展到现在，二维码目前已经广泛的被应用于各个领域，极大地改善了人们的生活，同时也促进了社会现代化的发展。
目前在国外尤其是日韩等国，手机二维码已经发展到一定的成熟阶段，而且它已经被广泛的应用在人们生产生活的各个方面[1]。
日本90%的手机都兼有二维码识别技术，几乎所有的报刊都印有二维码，用户只需要对二维码图像进行微距拍照，就可以上网获得所需的信息例如商场中的优惠打折，新闻资讯等。
手机二维码相关的业务在日本的增值服务市场已经发展的很成熟，主要是在电子凭证类业务上的应用，在日本应用非常广泛。
在2007 年，日本最大的航空公司日航就已经推广使用了二维码移动票务业务[2]。
同时二维码电子凭证类业务的应用让移动商务切实融入到消费者的日常生活中，大大的节省了物流费用、实现了物品信息的实时追踪，不但促进了日本移动电子商务的发展，同时也为日本运营商带来了极大的利润空间。
然而在我国，高端手机、智能手机的普及率相当低，而且能够拍照摄像的手机有限且像素低，带有微距相机的几乎没有，支持二维码识别技术的手机普及率更低，因此我国手机二维码技术的发展仍然还有很长的一段路要走，仍有许多问题需要解决[3]。
近来，我国的手机二维码相关业务经过长时间的市场孕育，尽管取得了一定的进展，但距离其高速发展还有很远的距离。
尤其是相关的产业链各方还需要共同努力，但是手机二维码的广泛应用将成为必然。
针对于二维码的核心技术即编解码技术及纠错技术我国大多是采用的国外的标准，引进他们的技术，严格的专利保护，高昂的成本及在信息安全问题，使二维码在我国的应用受到了极大地限制。
直到2007 年，经过我国技术人员的努力终于研究推出了一套具有自主知识产权的二维码标准—汉信码，它弥补了国外二维码只能识别记录很少的汉字的缺点。
通过对现有二维码技术进行研究创新，最终研究出了满足我国实际需要的二维码技术标准。
2二维码识别技术中的图像处理技术2.1 二维码技术概述随着第三次世界信息化浪潮的兴起，无所不在的“物联网”成为了新一代信息技术产业中的核心名词[2]。
2010 年我国的政府工作报告中首次明确提出了物联网的定义及其核心技术，同时将其作为国家新兴战略产业其技术领域将是新的经济增长点。
2010 年，我国的政府工作报告中提出了对物联网的定义[5]：物联网指的是通过信息识别及传感仪器，按照制定好的统一协议，将任何物品与互联网进行连接，通过信息交换和通信，以此来实现自动识别、追踪、现场管理和监测控制的一种网络技术。
物联网的技术领域涉及广泛，自动识别技术将作为其最底层的核心技术，起着重要的基础作用。
日前我们最多应用的自动识别技术主要包括二维码和射频识别技术两种。
因此二维码技术作为自动识别技术之一，也作为现代发展迅速的物联网技术的底层技术之一，将对高度发展的信息化社会起着举足轻重的作用。
2.1.1 二维码技术的发展从上个世纪七十年代起，经过几十年的发展，条码技术作为一门重要的信息标识和信息采集技术，在世界范围内得到了快速发展。
条码技术是目前应用最广的自动识别技术之一。
随着社会需求的不断提高及应用的不断拓深，条码技术正处于一个良好的创新发展时期，是商品交易、产品追溯、物流追踪等领域的重要信息支撑技术[9]。
条码技术最早产生于上世纪20 年代的美国，最初的条码技术只能实现较为简单的信息存储而且编码规则简单，完全依赖于后台数据库的支持。
直到1949 年的一个专利文献中，第一次有了Norm Woodland 和Bernard Silver 创造的全方位条码的标识符号的相关记载，在这之前的专利文献都没有条码技术的相关记录，更没有投入实际应用的先例[10]。
他们的理念是利用Kermode 和YOung 的垂直的“条”和“空”，使它弯曲成环的形状，非常像被射击的靶子。
这样条码扫描器利用图形的中心，能够对条码标识符号进行译码，不需要考虑条码符号的具体方向[11]。
与此同时，这种集光、电、计算机技术与一体的新兴条码技术迅速的发展起来并且被广泛使用。
它解决了计算机采集物品信息困难的问题，能够实现信息的准确高效识读的功能。
它实现了物流和信息流的同步传输，对当时快速发展的社会生产生活发挥了重要作用，促进了信息技术的发展。
但是随着现在高速信息化、自动化技术的发展，一维条码的信息存储量远不能满足现在社会发展的需要。
因而致力于自动识别技术的科研人们通过不断的努力，研究出了高密度、超高速识读、强大存储容量及抗干扰强的二维条码技术。
1970 年Iterface Mechanisms 公司开发出了“二维码”之后，二维码技术的应用逐步迈向了成熟。
美国的Symbol 公司是目前世界上最大的条码设备生产商，其产品的销售额占据了国际份额的一半以上[9]。
二维码识别技术的出现是整个条码历史上一个重要的里程碑，它从本质上提高了条码技术水平，拓宽了条码的应用范围，给社会的生产生活带了极大的便利。
以条码技术为核心的自动识别技术已经成为国际信息化建设中的重要部分，是推动国际经济发展，增强竞争力的重要技术手段。
我国的条码技术的起步比较晚，在上个世纪八十年代一维条码技术才开始得到推广和应用，经过十多年的成长，一维条码技术也日趋成熟。
目前的一维条形码已经在我国被广泛应用。
目前我国商品条码用户有十余万家，使用条码标识的产品超过100 万种，条码自动扫描商店(P0S)数万家，大大提高了我国商品在国内外市场上的竞争力[9]。
然而，对于二维条码技术的研究我国才刚刚起步，二维码条码的使用在我国仍处于初步阶段，未来几年二维码技术的应用推广对我国还是一个值得挑战的课题。
但是我们相信随着现在信息化自动化技术的快速发展，二维码技术越来越被关注，其相关的技术也会日趋成熟，将推动信息化社会的进步。
2.1.2 二维码简介目前我国广泛应用的一维条形码的信息存储量有限，而且其信息的存储完全依赖于计算机技术，也即是必须依赖于后台数据库的支持。
一维条形码只能作为一个标识符号，其所有的相关信息完全依赖于后台服务器的支持。
下图 2.1 是一维条码-Code39 码的码图结构。
一般常用的39 码是由起始安全区域、起始码、数据码、可忽略的校验码、终止安全区域及结束码构成。
39 码只有两种单元宽度，分别为宽单元和窄单元[12]。
一般的条码字符由9 个单元组成，其中包含有 3 个宽单元，剩余是窄单元，因此称其为39 码。
图 2.1 中的不同宽度的条和空构成了信息码字图2.1 39 码码图一维条形码的最大优点是码字容量没有一定的限制，可用大小写英文字母即数字，且校验码可忽略不计，其编码规则简单，识读方便。
二维码是利用某种特定的几何图形按一定的分布规则在二维方向上排列的黑白相间的图形进行记录数据信息[13]。
二维码同一维条码一样具有不同的码制标准，每种码制都有不同的编码规则。
二维条码符号中的每个字符信息占一定宽度，具有特定的字符集，较强的校验纠错功能、信息识别功能及图像处理功能等。
二维条码具有信息容量大、密度高、纠错能力强、安全性好、编码范围广的优点，同时还可以引入校验纠错码，具有检测错误和恢复删除错误的能力。
二维条码技术大大降低了对计算机网络和数据库的依赖，依靠条码标签本身就可以起到数据信息存储及通信的作用，已经成为现代条码技术应用中的一门新兴技术。
由于一维条码只是在单个方向上表示信息，而在垂直方向不能表达任何的信息，因而这就限制了一维条码的存储能力。
它只能表示字母和数字信息不能表达其他信息（例如汉字、图像等），且空间编码的利用率低，尤其是条码图像遭到破损后不能被识读，造成信息丢失。
二维码除了表示基本的英文、汉字、数字信息外，还可以存储声音、指纹、照片及图像等各种信息。
