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中山一维条形码查询方法

作者:中山辉春条形码代理有限公司 时间:2023-06-07 08:50:50

一、二维中山条码技术的产生背景

一维条码自出现以来,得到了人们的普遍关注,发展速度十分迅速。它的使用,极大地提高了数据采集和信息处理的速度,提高了工作效率,并为管理的科学化和现代化做出了很大贡献。由于受信息容量的限制,一维条码仅仅是对“物品”的标识,而不是对“物品”的描述。故一维条码的使用,不得不依赖数据库的存在。在没有数据库和不便联网的地方,一维条码的使用受到了较大的限制,有时甚至变得毫无意义。另外,要用一维条码表示汉字的场合,显得十分不方便,且效率很低。现代高新技术的发展,迫切要求用条码在有限的几何空间内表示更多的信息,从而满足千变万化的信息表示的需要。二维条码正是为了解一维条码无法解决的问题而产生的。因为它具有高密度、高可靠性等特点,所以可以用它表示数据文件(包括汉字文件)、图像等。二维条码是大容量、高可靠性信息实现存储、携带并自动识读的最理想的方法。

二、二维条码的特性高密度

目前,应用比较成熟的一维条码如EAN/UPC条码,因密度较低,故仅作为一种标识数据,不能对产品进行描述。我们要知道产品的有关信息,必须通过识读条码而进入数据库。这就要求我们必须事先建立以条码所表示的代码为索引字段的数据库。二维条码通过利用垂直方向的尺寸来提高条码的信息密度。通常情况下其密度是一维条码的几十到几百倍,这样我们就可以把产品信息全部存储在一个二维条码中,要查看产品信息,只要用识读设备扫描二维条码即可,因此不需要事先建立数据库,真正实现了用条码对“物品”的描述。

具有纠错功能

一维条码的应用建立在这样一个基础上,那就是识读时拒读(即读不出)要比误读(读错)好。因此一维条码通常同其表示的信息一同印刷出来。当条码受到损坏(如污染,脱墨等)时,可以通过键盘录入代替扫描条码。鉴于以上原则,一维条码没有考虑到条码本身的纠错功能,尽管引入了校验字符的概念,但仅限于防止读错。二维条码可以表示数以千计字节的数据,通常情况下,所表示的信息不可能与条码符号一同印刷出来。如果没有纠错功能,当二维条码的某部分损坏时,该条码便变得毫无意义,因此二维条码引入错误纠正机制。这种纠错机制使得二维条码因穿孔、污损等引起局部损坏时,照样可以正确得到识读。二维条码的纠错算法与人造卫星和VCD等所用的纠错算法相同。这种纠错机制使得二维条码成为一种安全可靠的信息存储和识别的方法,这是一维条码无法相比的。

可以表示多种语言文字

多数一维条码所能表示的字符集不过是10个数字,26个英文字母及一些特殊字符。条码字符集最大的Codel28条码,所能表示的字符个数也不过是128个ASCII符。因此要用一维条码表示其它语言文字(如汉字、日文等)是不可能的。多数二维条码都具有字节表示模式,即提供了一种表示字节流的机制。我们知道,不论何种语言文字,它们在计算机中存储时都以机内码的形式表现,而内部码都是字节码。这样我们就可以设法将各种语言文字信息转换成字节流,然后再将字节流用二维条码表示,从而为多种语言文字的条码表示提供了一条前所未有的途径。

可表示图像数据

既然二维条码可以表示字节数据,而图像多以字节形式存储,因此使图像(如照片、指纹等)的条码表示成为可能。

可引入加密机制

加密机制的引入是二维条码的又一优点。比如我们用二维条码表示照片时,我们可以先用一定的加密算法将图像信息加密,然后再用二维条码表示。在识别二维条码时,再加以一定的解密算法,就可以恢复所表示的照片。这样便可以防止各种证件、卡片等的伪造。

三、二维条码的把用范围

二维条码可用于如下几个方面:单证:公文单证、订购单、报关单、商业单证;证照:护照、身份证、挂号证、驾驶执照、会员证、识别证;仓储盘点:物流中心、仓储中心等的物品盘点;物品追踪:会议资料、生产零件、客户服务、邮购运送、维修记录、危险物品、后勤补给、生态研究;资料保密:商业机密、政治情报、军事机密、私人信函。

邮政4州客户代码(RM4SCC)是为自动邮件分拣流程创建的。它通常以机器可读的格式编码邮政编码和房屋或邮箱号码,守则的内容可能因国家而异。RM4SCC皇家邮政编码支持的有效字符有:十个数字(0-9)、大写字母(A-Z)。在中山条码软件中制作RM4SCC条形码时会自动生成最后一位校验位。接下来给大家演示下条码软件生成RM4SCC条形码的步骤:打开条码软件,新建标签之后,点击软件左侧的条形码按钮,在画布上绘制条形码样式。

双击条形码,在图形属性-条码选项卡中,设置条码类型为RM4SCC。然后在数据源中,点击修改按钮,删除默认的数据,手动输入要编辑的信息,点击编辑-确定。RM4SCC条形码就生成了。

以上就是有关RM4SCC条形码的制作方法,RM4SCC主要应用于皇家邮政的cleanmail和Mailsort的批量装运方法编码邮政编码。另外条码软件支持多种数据对象,不仅支持单个制作,也支持批量制作。如果想要批量生成条形码可以参考:如何导入excel数据批量生成条形码。这里就不再详细描述了,感兴趣的朋友,可以下载条码软件,按照以上教程进行操作。

近年来,随着二维中山条码逐渐为人们所认识,条码识别已成为信息系统通过手机连接普通大众的关键技术。在我国,与二维条码有关的市场潜在空间高达数千亿元!二维条码技术作为最基础的自动识别信息支柱性技术之一,在国民经济中占有非常重要的地位,它将从各个方面影响我国国民经济的建设和发展。但在这么一个重要的基础信息领域,由于前期我国自主知识产权二维条码标准的缺失,我国面临着来自美国、日本的技术垄断,可以说,这种垄断为我国在条形码领域的长远发展埋下了一颗“定时炸弹”,能够顺利通过应用自主知识产权技术将其拆除,或是静静等着它爆炸,这是对中国企业的战略眼光与决心的一次考验。

这种隐患像定时炸弹一样爆炸的例子在国际上已经不胜枚举。从2005年开始,国际专利猎手美国Acacia公司先后盯上了诺基亚、阿迪达斯、AMD、波士顿科学公司、日立和三菱公司,最后以使用者支付其“天价”条码技术专利使用费用,从而达成和解,仅诺基亚就赔付了超过2亿美元的专利费用。

再把眼光转回国内,从VCD、DVD到EVD,从MP3到MP4,再从数字电视到3G,市场初始阶段标准免费使用,但只要中国形成产业规模,就有国外公司来收取巨额的专利费,这也已经成为不争的事实。

我国如果大规模使用美国或日本的二维条码技术,巨额专利收费风险将使二维条码产业走上DVD等产业发展的老路,即核心技术的高额利润都被日本拿走了,而我国依旧靠廉价的制造业争夺那一丝微薄的利润。以日本的QR国际标准为例,在其背后,日本DENSO公司掌握着大量相关的软硬件专利。在我国已经从标准、核心软件、扫描硬件、核心应用软件、移动运营商平台、SP应用业务、支付体系(银联)、以及手机终端设备等环节进行了战略合围,基本形成了初具垄断性质的产业链条。日本QR码利用数年来我国技术标准上的空白,成功入侵为我国二维条码国家标准。是否接受这颗“炸弹”的植入,这在一定程度上取决于中国企业的选择。

若是以成本为由而放弃这最后一次拆除“炸弹”的机会,这将成为中国企业的悲哀。要知道,应用具有自主知识产权的二维条码国际标准是大势所趋。与其担负着高额专利赔偿和信息安全泄露的双重风险,不如将眼光放得更长远一些。借鉴日韩等条码技术发达国家的先进经验,选用“中国条码”在避免种种问题的同时,还能给各大企业和政府机构携手正在走向辉煌的中国条码产业,共同开创一个“双赢”的大和谐局面。

标签纸,是每个商品都会有的条形码标识,打印中山条码标签为什么要用专用的标签打印机,普通打印机为什么不能代替标签打印机作业。我公司整理出不同原因有以下五条:

1、打印的内容不一样,使用的范围也不一样打印精度和打印方式的差别,决定了它们的应用的生产范围也会不同。条码打印机打印的内容包括,商品包装,纸箱外包装,电器、品牌标识、商品标识、条形码标识、管理、生产、珠宝、服装吊牌、车票等标签、条码都是用条码打印机打印的。

2、打印方式不同,简单的说是工作原理不同。这就决定它们适用范围的不同条形码打印机就是用碳带或者热敏纸打印。这种打印形式,使它可以连续高速,就算在无人看管的情况下也可以持续工作。但是普通的打印机就做不到这一点。

3、使用的纸质不同条码打印机能打印的材质是比较多的,可以打印PET、铜板纸、热敏纸不干胶标签以及聚酯、PVC等合成材料和水洗标布料等;采用热转印方式打印的文字与图形具有防刮效果,采用特殊碳带打印还可以使打印产品具有防水、防污、防腐蚀、耐高温等特点;普通打印机最常用的就是普通的纸张,像A4纸,小票纸等,虽说可以用条码纸但是它的打印效果不好,所以一般也不会这样做,太浪费了。

4、打印精度强条形码里的“黑白条”(或者是“条空”),是根据它们的不同的宽度变化来表示信息的,所以,“黑白条”各自宽度的准确程度对条码的识读产生很大的影响。只有精确的准确度,才能够保证条码的识别和读取。这个准确程度,是由条码软件和相关的打印机决定的。专业的条码打印软件都是根据打印机的精度和用户设计的条码数据来计算黑白条宽度。在打印时通过打印机的条码生产功能进行控制,确保打印出来的条码和设计的条码相一致。普通的打印机就是将条码作为一个完整的图像打印到标签纸上。这样对于扫描枪等输入设备的读取,就有点困难了。

5、打印速度和打印量不同在正确的操作方式和良好的保养之下,条码打印机可以24小时不停的工作,打印量是不受限制的。条码打印机的打印速度比普通的打印机快。支持序列号(条码的可变性)的打印,可以保存用户提前编辑好的标签格式,或者调用数据库里的数据,进行批量、连续的打印。条码打印机是以标签(卷)为单位进行打印的,普通打印机都是单张的进行打印,由此可见条码打印机与普通的打印机区别还是很大的。


 

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