大家知道现在很多场合都需要通过设备识读二维中山条码，比如自助售货柜上嵌入二维码扫码模块以整合自助识别技术产品解决方案，购物时只需将手机支付码靠近“支付码扫码窗口”即可快速读取二维码，简单而便捷。与传统自助售货终端相比，显然在支付上更加灵活、省时。其实上述看似简单的使用流程背后蕴含的是先进的嵌入式二维码扫描技术。

从专业角度来讲，二维码扫码模块实际上是将传统的软件解码，采用大规模可编程逻辑电路，经过创新性的研发设计，转化为硬件方式解码，使系统在解码速度上较软解码方式提高10倍以上，综合识读效率大大提高；同时大大简化了原有解码系统所需的周边电路及元器件，大幅降低系统成本和功耗，提高系统可靠性。这也就不难理解：二维码扫描模块是基于自动识别技术产生的，具有独立的条码扫描和解码功能，可以嵌入应用在各种设备上作为条码的识读组件应用。

当下在实际生活中，二维码扫码模块的商业用途还有很多，如嵌入门禁、储物柜、通道闸、寄存柜、游戏娱乐机、自助取票终端、自助充值贩卖机、公交地铁扫码支付、人脸识别测温验码一体机、医疗自助设备、固定式POS扫描器、各类手持终端等自助扫码终端设备。推出的各系列二维扫描模块拥有强劲的解码能力（支持市面上常用标准一维码和二维码），恶劣环境下也照常使用（随意轻松读取彩色码、变形码、反光码、污损码等），可自动触发扫描、也可以指令控制扫描，可轻松在手机电量不足、手机屏贴彩膜、彩色条码等状态下轻松读取条码，满足多种场景使用功能；可面向市场与各类物联网应用提供更新换代、具有突出性价比和竞争优势的产品解决方案。

花卉市场花品快速集结与分散之需求，除讲求作业效率外，作业效率的正确性也是相当重要的一环。从花品至市场之进货、理货、拍卖、分货、提货作业中，物流与信息流的结合与监控，不但可提高作业的自动化、减少作业人工、减少作业错误与避免纠纷，而且可确实掌控花品的流向与追踪花品的来源。而物流与信息流结合中最重要的角色乃为条形码，它使得进入市场的花品有了识别号，不仅可为机械辨识、而且人为亦可辨识与追踪。条形码结合掌上型计算机、无线电传输模块、雷射扫读机、网络与数据库技术，形成一个监控系统，使得花品在市场的动态可实时收集与掌控。目前条形码已有应用在花卉市场之提货管制及分货系统上，如配合台车的运输，在进货、理货作业上之应用亦有其未来性。

一、资料收集与分析收集国内外花卉拍卖场之作业流程、现场信息窗体、信息系统软硬件、条形码种类及其外围设备..等资料，并分析其优劣点以供系统规划之参考。

二、系统规划配合目前花品资料编码，规划适当的条形码种类(CODE128)与内容，并且重新规划条形码导入后之作业流程。规划适当之无线电传输设备(采展频无线电技术)、条形码扫读设备、条形码打印机、掌上型计算机与网络系统以配合条形码信息之读取与传输。完成整体规划后，再与市场运作人员反复讨论与予确定。

三、系统设计与制作条形码内容与外围硬件确定后，开始进行硬设备采购与软件撰写，包含掌上型计算机提货作业软件、无线电通讯软件、条形码列印软件、提货监控软件、可程控软件、提货查询与打印软体、RS-232通讯软件之撰写。软件开发中、画面操作功能需常与市场运作人员反复确认。

四、系统测试与验证各个单机软硬件完成后，分别测试其功能，然后再一起联机测试。连续一星期每天三个小时，达1000笔/小时/台之条形码信息撷取能力，作为功能达成验证无误之条件。

研究成果与推广一、提货管制监控技术之建立应用条形码及其外围撷取设备，完成一套提货管制之作业程序、作业软件之规划、设计与制作技术，以作为花卉市场使用。二、条形码在分货监控系统之应用结合条形码扫读机及分货输送机，花品上之条形码可作为资料识别与分类判断之依据。三、推广应用目前条形码已有应用在滨江花市之提货管制系统，也即将用在田尾花市之分货及提货管制系统上。未来亦可应用在台南花卉市场及台中花卉市场，甚至于可推广至农产运销之其它场合。

除开中山条码扫描枪本身硬件故障照成的不识读条码之外，以下一些情况也会造成条码扫描枪不能识别条码。

（1）所识别条码码制未打开，有些特殊的条码，条码扫描枪出厂设置默认是关闭的，所以要识别该类型条码，首先需要通过设置手册打开该条码类型。

（2）条码本身不符合规范，例如缺少必须的空白区，条和空的对比度过低，条和空的宽窄比例不合适，或者条码打印模糊，条码残缺等。

（3）强烈的阳光直射，反射光也会很强，使得感光器件进入饱和区。

（4）扫描距离太远或太近，超出扫描枪可读取范围（红光扫描枪的读取范围为2CM左右，激光扫枪描普通条码距离应在6-25CM之间）

（5）扫描角度未掌握好，垂直扫描是错误的。（因条码表面会反光，反射光照射到扫描枪窗口内的镜子上，会干扰扫描器正常解码。正确的扫描角度应为扫描器与条码呈倾斜角度）。

中山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。