东营条码无法识别原因有很多

有客户反馈，在条码生成软件上生成的条形码，用扫描设备进行扫描的时候无法识别。咨询这是怎么回事？东营条码无法识别原因有很多，可以从以下几个方面进行考证：

一、条码印刷问题

条码无法识别的原因是：

1，条码质量出现异常，条码的条发生竖向断线，一般出现在使用条码打印机打印条码标签时发生，打印头断针和打皱是主要原因。

2，条码空白区宽度不够，条码左右空白区边缘必须是窄条宽度的10倍。

3，条码变形，条码是一种比较精密的符号体系，各种码制都有相应的比率，在条码制作的过程中如果条码内容较多，尺寸较小，就会出现无法识别的结果。

4，条码的条和空颜色搭配有问题，条码的读取差异取决于条的颜色，高反射率的颜色会被识别为空，低反射率的颜色会被识别为条，一般，白底蓝条、红底黑条的条码可读取，白底红条、蓝底黑条的条码不能读取。

5，条码打印模糊：打印深度颜色过浅或过深导致条码“条”“空”显示不清，或糊在一起。可以通过调整“打印机控制面板-打印首选项-打印深度”解决。

6，条码密度过大：条码尺寸太小，或条码内容过多导致条码“条”“空”密度过大，分界不清晰。也会导致无法识别或识别率过低。可以通过更改条码尺寸、适当减少条码内容、更换更大精度的打印设备等方法尝试解决。

7，条码软件问题：条码软件不够专业，采用的条码优化生成算法有问题。条码软件市场软件众多，专业性参差不齐，有些软件对于普遍印刷要求的打印效果可以完全实现，但是对于那些对条码印刷精度有较高要求或有条码等级要求的印刷环境下，生成出来的条码无法达到这个需求。这种情况下只能更换专业性强的条码打印软件进行尝试。如条码标签打印软件采用的是驱动模块优化算法，强化了条码的输出精度，条码识别率可达A级。

二、条码扫描设备的问题

条码无法识别的原因：条码扫描精度不够

条码在制作的过程中，密度有1mil、2mil、3mil、4mil等，在进行识别条码的时候，条码识别器的识别精度必须比所识别的条码的密度高，比如，扫描3mil的条码必须使用密度达到2mil或3mil扫描精度的扫描器。

‚条码扫描器码制没有开通

条码扫描器在出厂时，为了优化扫描器的译码性能，对某些不常用的码制进行了锁定，当你的条码刚好处于锁定码制范围之内，就会造成条码无法识别。出现这种情况，你只需要按照手册开通该码制即可。如果自己不会的话，可以联系条码扫描器的在线人员，让他们帮你开通。

ƒ条码扫描器设置混乱

在使用条码扫描器的过程中，会由于扫描到某些特殊设置条码，导致条码扫描器设置混乱无法对条码进行识别，可以通过设置手册中的恢复出厂设置的条码来进行处理。

④条码扫描器硬件故障

条码扫描器数据线损坏、扫描头故障、译码板故障、电源故障等都会造成条码无法识别，出现这种情况，维修或者更换扫描器都可以解决。

以上就是有关东营条码无法识别的原因介绍，条码、二维码类型不同，可能常用的条码扫描器也是无法扫描识别的，需要用专业的条码扫描器与之匹配。

随着时代的进步，越来越多的企业使用条码打印机。条码打印机使用过多偶尔也会出现一些小问题，比如条码机打印不清晰，那该怎么解决呢？立卓带您详细了解。条码机打印不清晰的原因∶1 温度太低2 碳带标签质量太差3 打印头安装不正确解决办法∶

1 增加打印温度，即增加打印浓度2 更换碳带和标签纸3重新调整打印头位置，尤其注意其左右高度一致。

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。