印制中山条形码的原版底片必须通过国际或国家编码中心注册登记编发。要使条形码能够被条码扫描器正确识别，要求条形码线条直，不能断线，线条边缘要平滑锐利，不能出现锯齿，线条之间距离符合标准，线条黑度要足，反差要大。对条形码的技术要求主要有：

1、大小缩放条形码通常是原大直接印刷，而要放大或缩小印刷要按EAN组织的技术要求，不可随意进行，一般规定其缩放倍率应控制在80%～200%。条形码缩放率对印刷合格率影响极大，当缩放倍率为100%时，印刷合格率为97.3%；缩放倍率为90%时，印刷合格率为95.7%；缩放倍率为85%时，印刷合格率为25%；而缩放倍率小于80%时，印刷合格率仅为10%。因此，缩放印刷最好由条形码软片的提供机构完成。

2、颜色搭配由于条形码的识读系统规定一般扫描器光源是波长为630～700nm的红光光源，所以要考虑墨色的红光效应。扫描器的入射光照射在不同颜色条形码表面，会发生不同效果的反射。黑墨可完全吸收红光，印品对入射光的反射率在3%以下，是最安全理想的条形码用色；白墨对红光则会完全反射，其印品对入射光的反射率接近100%，是最安全的空白用色，因此条形码一般都印成黑白相间的单色。但在包装印刷中，为增加其装饰性，经常会选择其他颜色条空搭配，这时就要注意根据颜色的红光效应选择合适的搭配。对红光反射率高的有黄、橙、红等色，对红光反射率低的有绿、紫等色。只要能满足条形码对反射率、扫射密度及其印刷对比度PCS值要求的任何色彩搭配，都是合理的条形码印刷颜色设计。

3、对承印物的要求在光学特性方面，为保证扫描光源45°角入射和15°反射，要求承印物具有良好的光散特性。在材料方面，纸类承印物一般以纸本身的白色基底为空白色，对于纸的白度、不透明度、光泽度均有一定的要求。白度要求是为了使纸表面具有较好的反射能力；要求不透明是为了防止入射光透过纸张背面而使光信号减小，导致反射率降低；要求较低的光泽度是为了减少入射光的镜面反射效应。对于透明或半透明的印刷载体，应禁用与其包装内容物（尤其是液体内容物）相同的颜色作为条色，以避免内容物的颜色加深空地颜色，使空色向条色靠近，降低PCS值。

实际应用中此问题常常被忽略：如在蓝色或绿色液体透明包装上印刷白色空地、深蓝或深绿的条码，蓝色和绿色的内容物会使白色空地呈淡蓝或淡绿；在黑色西瓜籽的透明包装上印刷白色空地与黑色条的条形码，黑色的内容物会使白色空地呈浅灰色。此时应加深白色基底印刷油墨的浓度，使内容物颜色不会从基色中透出，或者改变颜色的搭配，避免上述现象发生。当包装装潢设计颜色与条形码设计颜色发生冲突时，应以条形码设计为准，修改包装装潢设计颜色。当载体漏光透色时，应采取以下措施：开辟一块颜色与空色相同、面积足够大、油墨足够浓的基色专门印刷条形码；若条形码印刷在塑膜封口处且背面有装潢的部分，应在封口的两层中间夹一不透明夹层，以确保背面装潢色彩不影响条形码PCS值。使用铝箔等反光材料作为载体时，可以打毛处理本体颜色或覆盖一层白、黄、橙红的基色为空色，以黑、深蓝、深绿、深棕为条色印刷条形码；亦可以反光材料本体为条色，以白、黄、橙、红为空色印刷条形码，被称为反白印刷。反白印刷的原理仍然是基于这种颜色设计能满足所规定的条与空的反射率、反射密度与PCS的对应值。对于承印材料尺寸稳定性的要求，应选用耐候性好，受力后尺寸稳定、着色性好、油墨扩展适中、渗透性小、平滑度及光洁度适中的材料。纸张中的铜版纸、胶版纸、白板纸，塑料中的双向拉伸聚丙烯膜和金属中的铝箔、马口铁都是条形码标志较好的承印物。而大包装常采用的瓦楞纸板由于表面不够平整、油墨渗透性不一，可能会造成较大的印刷误差，因此除了大倍率的EAN、UPC和ITF码外，一般不直接将其作为承印物，而是采用粘贴印刷标签方式。着色力差的无极性基团聚丙烯膜和尺寸稳定性差的编织带不可作为条形码标志的承印物。

4、对油墨的要求在油墨颜色搭配时，要考虑油墨的色偏。油墨的色偏对条形码的精度影响很大。理论上讲，只要按照颜色配比使用油墨就可满足条形码要求，但由于印刷油墨存在色相不纯的缺陷，会发生偏色现象，如蓝油墨由于对红光的错误吸收，会造成红光下的反射率升高，降低条形码的PCS值。所以应严格控制油墨用色，使油墨密度均匀、色相饱和、纯度高，最好在印磁条形码前先测定某种油墨在红光下的反射率是否达到要求。

金属油墨（如金色）的反光度和光泽性会造成镜面反射效应，因而不能用于条形码印刷。由于条形码印刷是实地印刷，其印刷所能达到的反射密度与油墨的光学特性及墨层厚度有关，在印刷过程中，印品的反射密度随油墨厚度的增加而增加，当油墨厚度达到一定值后，密度便达到饱和，因此要特别注意油墨的浓度和墨层厚度。不同的印刷工艺，墨层厚度有较大差异，胶印为2～4μm，凸印8μm，柔印10μm，凹印12μm，网印可达到30μm。

根据测试可计算，上述印刷种类所得印品实地反射密度都可达到0.3以上，加之黑、青、蓝、绿等色能够全部吸收红光，所以采用上述几种印刷工艺印制条形码条色，反射率均可达到要求。条形码印刷用油墨粘度不宜太大，且在印刷中要注意供墨量和印刷压力。供墨量大，承印物不能在短时间内完全吸收，会在承印物表面铺展，使精度下降；供墨量小，线条不饱满甚至出现断划等现象；印刷压力过大，油墨剪切应力加大，流动性也随之变大，一方面会造成油墨铺展，另一方面，印版滚筒与压印滚筒间的压印区变宽，也会造成条形码条符变宽。这些都会影响条形码印刷的精度，所以要根据不同的印刷方式、不同油墨的流变性和承印材料吸墨性能，调整控制供墨量、印刷压力、印刷速度等因素。

我们的产品要进行销售，就必须要有商品的中山条形码，也就是商品的“身份证”，不管是在商场，电商，国内外，不管是生产商，代理商，销售商等，都可以办理条形码，但是条形码会过期?您知道吗?

是的!

条形码自首次办理成功日期开始，有效期是2年的，2年后就过期了，怎么办呢，别担心，每2年都要续展一次，到期日期前3-6个月开始办理续展的事宜，

如果过期了没续展怎么办?

到期日期后，会给到一个短暂的缓冲期，如果在缓冲期还没有续展，就被注销掉了，一旦注销，此前所有的条码号都会失效，不可再用，工商检查到会被罚款，一旦注销后续也是不可以再补回来的，就失去了一直使用维护的条码了，损失极大。

商品条码的编码结构

三九码简介

39码是西元1974年发展出来的条码系统，是一种可供使用者双向扫瞄的分散式条码，也就是说相临两资料码之间，必须包含一个不具任何意义的空白(或细白，其逻辑值为0)，且其具有支援文数字的能力，故应用较一般一维条码广泛，目前较主要利用于工业产品、商业资料及医院用的保健资料，它的最大优点是码数没有强制的限定，可用大写英文字母码，且检查码可忽略不计。

标准的39码是由起始安全空间、起始码、资料码、可忽略不计的检查码、终止安全空间及终止码所构成(徐绍文，1985)，以Z135+这个资料为例，其所编成的39码

综合来说，39码具有以下特性：

1.条码的长度没有限制，可随着需求作弹性调整。但在规划长度的大小时，应考虑条码阅读机所能允许的范围，避免扫瞄时无法读取完整的资料。

2.起始码和终止码必须固定为“*”字元。

3.允许条码扫瞄器进行双向的扫瞄处理。

4.由于39码具有自我检查能力，故检查码可有可无，不一定要设定。

5.条码占用的空间较大。

可表示的资料包含有：0~9的数字，A~Z的英文字母，以及“＋”、“－”、“＊”、“／”、“％”、“＄”、“．”等特殊符号，再加上空白字元“”，共计44组编码，并可组合出128个ASCIICODE的字元符号。

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。