南海区快递条码如何申请？

佛山条码技术最早产生在风声鹤唳的二十年代，诞生于Westinghouse的实验室里。一位名叫JohnKermode性格古怪的发明家“异想天开”地想对邮政单据实现自动分检，那时候对电子技术应用方面的每一个设想都使人感到非常新奇。

他的想法是在信封上做条码标记，条码中的信息是收信人的地址，就象今天的邮政编码。为此Kermode发明了最早的条码标识，设计方案非常的简单（注：这种方法称为模块比较法），即一个“条”表示数字“1”，二个“条”表示数字“2”，以次类推。然后，他又发明了由基本的元件组成的条码识读设备：一个扫描器(能够发射光并接收反射光)；一个测定反射信号条和空的方法，即边缘定位线圈；和使用测定结果的方法，即译码器。

Kermode的扫描器利用当时新发明的光电池来收集反射光。“空”反射回来的是强信号，“条”反射回来的是弱信号。与当今高速度的电子元气件应用不同的是，Kermode利用磁性线圈来测定“条”和“空”。就象一个小孩将电线与电池连接再绕在一颗钉子上来夹纸。Kermode用一个带铁芯的线圈在接收到“空”的信号的时候吸引一个开关，在接收到“条”的信号的时候，释放开关并接通电路。因此，最早的条码阅读器噪音很大。开关由一系列的继电器控制，“开”和“关”由打印在信封上“条”的数量决定。通过这种方法，条码符号直接对信件进行分检。

此后不久，Kermode的合作者DouglasYoung，在Kermode码的基础上作了些改进。

Kermode码所包含的信息量相当的低，并且很难编出十个以上的不同代码。而Young码使用更少的条，但是利用条之间空的尺寸变化，就象今天的UPC条码符号使用四个不同的条空尺寸。新的条码符号可在同样大小的空间对一百个不同的地区进行编码，而Kermode码只能对十个不同的地区进行编码。

直到1949年的专利文献中才第一次有了NormWoodland和BernardSilver发明的全方位条码符号的记载，在这之前的专利文献中始终没有条码技术的记录，也没有投入实际应用的先例。NormWoodland和BemardSilver的想法是利用Kermode和YOung的垂直的“条”和“空”，并使之弯曲成环状，非常象射箭的靶子。这样扫描器通过扫描图形的中心，能够对条码符号解码，不管条码符号方向的朝向。

在利用这项专利技术对其进行不断改进的过程中，一位科幻小说作家Isaac-Azimov在他的“裸露的太阳”一书中讲述了使用信息编码的新方法实现自动识别的事例。那时人们觉得此书中的条码符号看上去象是一个方格子的棋盘，但是今天的条码专业人士马上会意识到这是一个二维矩阵条码符号。虽然此条码符号没有方向、定位和定时，但很显然它表示的是高信息密度的数字编码。

直到1970年IterfaceMechanisms公司开发出“二维码”之后，才有了价格适于销售的二维矩阵条码的打印和识读设备。那时二维矩阵条码用于报社排版过程的自动化。二维矩阵条码印在纸带上，由今天的一维CCD扫描器扫描识读。CCD发出的光照在纸带上，每个光电池对准纸带的不同区域。每个光电池根据纸带上印刷条码与否输出不同的图案，组合产生一个高密度信息图案。用这种方法可在相同大小的空间打印上一个单一的字符，作为早期Kermode码之中的一个单一的条。定时信息也包括在内，所以整个过程是合理的。当第一个系统进入市场后，包括打印和识读设备在内的全套设备大约要5000美元。

此后不久，随着LED(发光二极管)、微处理器和激光二极管的不断发展，迎来了新的标识符号(象征学)和其应用的大爆炸，人们称之为“条码工业”。今天很少能找到没有直接接触过即快又准的条码技术的公司或个人。由于在这一领域的技术进步与发展非常迅速，并且每天都有越来越多的应用领域被开发，用不了多久条码就会象灯泡和半导体收音机一样普及，将会使我们每一个人的生活都变得更加轻松和方便。

条码是由一组按一定编码规则排列的条、空符号，用以表示一定的字符、数字及符号组成的信息。

佛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。

一、国际上正在推动利用生物遗传基因,建立DNA条形码扫描资料库。将来可以利用携带型DNA条形码扫描枪,用来辨识食品是否伪造标示,或鉴定侵害农作物昆虫之种类,以及了解飞入飞机引擎内,造成飞安事故之鸟种,俾作早期防范措施等。

二、DNA佛山条码扫描资料建立,动物方面系利用动物体内粒线体中的CO1遗传基因,人类体内有虽有30亿碱基对,但动物粒线体中的CO1遗传基因约仅有650碱基对。经由4种碱基的排列,可以鉴定出7至9成的DNA种类；如果有识别困难的情况发生时,可以在经由其他的基因排列来判断。植物、菌类的资料建立,则是利用基因中不同的部分来辨识。

三、国际上推行DNA条形码扫描工作,系于2004年开始,在美国设立事务局,计有50个国家、150个机关团体加入,目前已搜集登录的种类约有5万种,5年后希望能达到50万种的目标。加拿大、中国、韩国等国的政府也于2009年1月开始加入DNA条形码扫描。日本目前则是由民间机关（JBOLI）在推动,着重在资料的搜集与建立方面。

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