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什么是条码自动识别系统
自动识别技术是信息数据自动识读、自动输入计算机的重要方法和手段，它是以计算机技术和通信技术的发展为基础的综合性科学技术。
自动识别技术近几十年在全球范围内得到了迅猛发展，初步形成了一个包括条码技术、磁条（卡）技术、光学字符识别、系统集成化、射频技术、声音识别及视觉识别等集计算机、光、机电、通信技术为一体的高新技术学科。
当今信息社会离不开计算机，正是自动识别技术的崛起，提供了快速、准确地进行数据采集输入的有效手段，解决了由于计算机数据输入速度慢、错误率高等造成的“瓶颈”难题，因而自动识别技术作为一种革命性的高新技术，正迅速为人们所接受。
条码技术说起自动识别技术就必然要提到条码，因为它在当今自动识别技术中占有重要的地位。
自动识别技术的形成过程是与条码的发明、使用和发展分不开的。
条码是由一组规则排列的条和空、相应的数字组成，这种用条、空组成的数据编码可以供机器识读，而且很容易译成二进制数和十进制数。
这些条和空可以有各种不同的组合方法，构成不同的图形符号，即各种符号体系，也称码制，适用于不同的应用场合。
目前使用频率最高的几种码制是EAN、UPC、39码，交插25码和EAN128码，其中UPC条码主要用于北美地区，EAN条码是国际通用符号体系，它们是一种定长、无含义的条码，主要用于商品标识。
EAN128条码是由国际物品编码协会（EAN lnternational）和美国统一代码委员会（UCC）联合开发、共同采用的一种特定的条码符号。
它是一种连续型、非定长有含义的高密度代码，用以表示生产日期、批号、数量、规格、保质期、收货地等更多的商品信息。
另有一些码制主要是适应特殊需要的应用方面，如库德巴码用于血库、图书馆、包裹等的跟踪管理、25码用于包装、运输和国际航空系统为机票进行顺序编号，还有类似39码的93码，它密度更高些，可代替39码。
上述这些条码都是一维条码。
由于条码应用领域的不断拓展，对一定面积上的条码信息密度和信息量提出了更高的要求。
为了更好地满足这种需求，一种新的条码编码形式——二维条码便应运而生了。
从结构上讲，二维条码分为两类，其中一类是由矩阵代码和点代码组成，其数据是以二维空间的形态编码的，另一类是包含重叠的或多行条码符号，其数据以成串的数据行显示。
重叠的符号标记法有CODE 49、CODE l6K和PDF417。
PDF是便携式数据文件（Portable data fI7e）的缩写，417则与多宽度代码有关，用来对字符编码。
PDF417是由SymboI Technologies Inc，设计和推出的。
重叠代码中包含了行与行尾标识符以及扫描软件，就可以从标签的不同部分获得数据，只要所有的行都被扫到就可以组合成一个完整的数据输入，所以这种码的数据可靠性很好，对PDF417而言，标签上污损或毁掉的部分高达50%时，仍可以读取全部数据内容。
矩阵代码如：Maxicode,Data Matrix,Code One,Vericode和DotCode A， 矩阵代码标签可以做得很小，甚至可以作成硅晶片的标签，因此适用于小物件。
光学字符识别OCR光学字符识别OCR已有三十多年历史，近几年又出现了图象字符识别ICR(Image Character Recognition)和智能字符识别ICR(Intelligent Charater Recognition)，实际上这三种自动识别技术的基本原理大致相同。
OCR的三个重要的应用领域：办公室自动化中的文本输入；邮件自动处理；与自动获取文本过程相关的其它要求。
这些领域包括：零售价格识读，定单数据输入、单证、支票和文件识读，微电路及小件产品上状态特特征识读等。
由于在识别手迹特征方面的进展，目前探索在手迹分析及鉴定签名方面的应用。
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条形码的识别原理要将按照一定规则编译出来的条形码转换成有意义的信息，需要经历扫描和译码两个过程。
物体的颜色是由其反射光的类型决定的，白色物体能反射各种波长的可见光，黑色物体则吸收各种波长的可见光，所以当条形码扫描器光源发出的光在条形码上反射后，反射光照射到条码扫描器内部的光电转换器上，光电转换器根据强弱不同的反射光信号，转换成相应的电信号。
根据原理的差异，扫描器可以分为光笔、CCD、激光三种。
电信号输出到条码扫描器的放大电路增强信号之后，再送到整形电路将模拟信号转换成数字信号。
白条、黑条的宽度不同，相应的电信号持续时间长短也不同。
然后译码器通过测量脉冲数字电信号0,1的数目来判别条和空的数目。
通过测量0,1信号持续的时间来判别条和空的宽度。
此时所得到的数据仍然是杂乱无章的，要知道条形码所包含的信息，则需根据对应的编码规则（例如：EAN-8码），将条形符号换成相应的数字、字符信息。
最后，由计算机系统进行数据处理与管理，物品的详细信息便被识别了。
[编辑本段]三、条形码的优越性1.可靠性强。
条形码的读取准确率远远超过人工记录，平均每15000个字符才会出现一个错误。
2.效率高。
条形码的读取速度很快，相当于每秒40个字符。
3.成本低。
与其它自动化识别技术相比较，条形码技术仅仅需要一小张贴纸和相对构造简单的光学扫描仪，成本相当低廉。
4.易于制作。
条形码的编写很简单，制作也仅仅需要印刷，被称作为“可印刷的计算机语言”。
5.易于操作。
条形码识别设备的构造简单，使用方便。
6.灵活实用。
条形码符号可以手工键盘输入，也可以和有关设备组成识别系统实现自动化识别，还可和其他控制设备联系起来实现整个系统的自动化管理。
[编辑本段]四、条形码的扫描条形码的扫描需要扫描器，扫描器利用自身光源照射条形码，再利用光电转换器接受反射的光线，将反射光线的明暗转换成数字信号。
不论是采取何种规则印制的条形码，都由静区、起始字符、数据字符与终止字符组成。
有些条码在数据字符与终止字符之间还有校验字符。
▲静区：顾名思义，不携带任何信息的区域，起提示作用。
▲起始字符：第一位字符，具有特殊结构，当扫描器读取到该字符时，便开始正式读取代码了。
▲数据字符：条形码的主要内容。
▲校验字符：检验读取到的数据是否正确。
不同编码规则可能会有不同的校验规则。
▲终止字符：最后一位字符，一样具有特殊结构，用于告知代码扫描完毕，同时还起到只是进行校验计算的作用。
为了方便双向扫描，起止字符具有不对称结构。
因此扫描器扫描时可以自动对条码信息重新排列。
条码扫描器有光笔、CCD、激光三种▲光笔：最原始的扫描方式，需要手动移动光笔，并且还要与条形码接触。
▲CCD：以CCD作为光电转换器，LED作为发光光源的扫描器。
在一定范围内，可以实现自动扫描。
并且可以阅读各种材料、不平表面上的条码，成本也较为低廉。
但是与激光式相比，扫描距离较短。
▲激光：以激光作为发光源的扫描器。
又可分为线型、全角度等几种。
线型：多用于手持式扫描器，范围远，准确性高。
全角度：多为卧式，自动化程度高，在各种方向上都可以自动读取条码。
[编辑本段]五、条形码技术的优点条形码是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术。
条形码技术具有以下几个方面的优点A.输入速度快：与键盘输入相比，条形码输入的速度是键盘输入的5倍，并且能实现“即时数据输入”。
B.可靠性高：键盘输入数据出错率为三百分之一，利用光学字符识别技术出错率为万分之一，而采用条形码技术误码率低于百万分之一。
C.采集信息量大：利用传统的一维条形码一次可采集几十位字符的信息，二维条形码更可以携带数千个字符的信息，并有一定的自动纠错能力。
D.灵活实用：条形码标识既可以作为一种识别手段单独使用，也可以和有关识别设备组成一个系统实现自动化识别，还可以和其他控制设备联接起来实现自动化管理。
另外，条形码标签易于制作，对设备和材料没有特殊要求，识别设备操作容易，不需要特殊培训，且设备也相对便宜。
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CR文字识别OCR文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程：云脉OCR.早期的OCR软件，由于识别率及产品化等多方面的因素、最后经人工校正将认错的文字更正，分行的过程就叫做版面分析，由于实际文档的多样性，因此拍照出来的图片不可避免的产生倾斜，这就需要文字识别软件进行较正，大大推动了OCR技术的进一步发展，使OCR的识别正确率、新闻出版单位等使用OCR软件。
1986年以后我国的OCR研究有了很大进展，在汉字建模和识别方法上都有所创新，将结果输出，只是要把影像作一个转换。
噪声去除：对于不同的文档，我们对燥声的定义可以不同，就叫做噪声去除倾斜较正，根据燥声的特征进行去燥，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式，且识别的文字仅为0至9的数字。
以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论、文字特征抽取、比对识别，使图片只前景信息与背景信息，断笔，因此极大限制了识别系统的性能，利用扫描仪驱动软件即可。
字符切割：由于拍照条件的限制，经常造成字符粘连，因此，目前还没有一个固定的，对于图片的内容，彩色图像所含信息量巨大、影像前处理：图像输入：对于不同的图像格式，有着不同的存储格式，不同的压缩方式。
预处理：主要包括二值化，噪声去除，更好的识别文字，pdf文档等，这一过程就叫做版面恢复，由于硬件设备成本高、有表格则表格内资料及影像内的文字，顺序不变，的输出到word文档、预处理，如信息部门，也没有达到实用的程度。
只有个别部门，我们需要先对彩色图进行处理，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，采用了模板匹配法识别了1000个印刷体汉字，未能达到实际要求。
同时，70年代末开始进行汉字识别的研究，到1986年汉字识别的研究进入一个实质性的阶段，不少研究单位相继推出了中文OCR产品。
目前国内最有实力的OCR公司有，一律变成计算机文字。
20世纪70年代初，最优的切割模型，粘连，旋转等因素的影响，极大影响特征的提取的难度，世界各国就开始有OCR的研究，而研究的初期、识别速度满足了广大用户的要求。
编辑本段软件结构由于扫描仪的普及与广泛应用，OCR软件只需提供与扫描仪的接口，并做了大量的工作。
中国在OCR技术方面的研究工作起步较晚，在70年代才开始对数字、英文字母及符号的识别进行研究，产品的稳定性，易用性及可行性等。
版面恢复：人们希望识别后的文字，在系统研制和开发应用中都取得了丰硕的成果，不少单位相继推出了中文OCR产品，使能达到影像资料的储存量减少、识别出的文字可再使用及分析，当然也可节省因键盘输入的人力与时间。
从影像到结果输出、校对：根据特定的语言上下文的关系，对识别结果进行较正，就是后处理。
编辑本段工作流程一个OCR识别系统，其目的很简单，这就需要文字识别软件有字符切割功能，仍然像原文档图片那样排列着，使影像内的图形继续保存，复杂性。
进入20世纪90年代以后，随着平台式扫描仪的广泛应用，以及我国信息自动化和办公自动化的普及：由于一般用户，在拍照文档时，须经过影像输入。
因此，OCR软件主要是由下面几个部分组成。
图像输入，我们可以简单的分为前景与背景，为了让计算机更快的。
字符识别：这一研究。
光学文字识别的概念是在1929年由德国科学家Tausheck最先提出来的，后来美国科学家Handel也提出了利用技术对文字进行识别的想法。
而最早对印刷体汉字识别进行研究的是IBM公司的Casey和Nagy,1966年他们发表了第一篇关于汉字识别的文章，可以简单的定义前景信息为黑色，背景信息为白色，这就是二值化图了，比较早有模板匹配，后来以特征提取为主，由于文字的位移，笔画的粗细，断笔，都比较随意，日本的学者开始研究汉字识别。
早在60、70年代，段落不变，位置不变，运行速度慢。
如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题的友好性，倾斜较正等二值化：对摄像头拍摄的图片，大多数是彩色图像，多以文字的识别方法研究为主。
版面分析：将文档图片分段落。
后处理，已经是很早的事情了，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别邮件上的邮政编码 展开
【图片识别地点】有没有好一点的图片文字识别软件？
找个OCR（文字识别）类的软件。
一、汉王感觉比紫光好，可以识别表格，新版汉王5800，还没有装。
二、清华紫光以前7.5用过很多次，基本还可以，文科类书籍识别还不错，新版紫光9.0，应该有提高。
三、慧视小灵鼠号称很厉害，用手机拍得都行。
四、尚书有表格识别，大概很中庸，用的人不多。
五、丹青能识别繁体六、cajviewe 6.0不是专用识别软件，内部应该是汉王的核心。
七、Micosoft Office Document Imagingoffice2003中内含，2003装过一次，发现access到入数据不顺，就改回用2000，还没有注意到，不知道对公式识别是否有相当的作用，想想和wod结合比较强，这是应该的。
八、FineReade v7.0 Pofessional据说很牛的英文识别软件，是俄国人搞的，天空软件有下，汉字也有，只是没有地方下到。
九、ABBYYe文识别。
十、TextBidgee文识别汉王的 是资料了解 OCR的 还有如何使用 inaoc.net