东莞药品条形码管理办法

商品条形码分别代表什么？条形码图中13位数字所代表的意义是:前3位显示该商品的出产地区(国家)。接着的4位数字表示所属厂家的商号，这是由所在国家(或地区)的编码机构统一编配给所申请的商号的。再接下来的5位数是个别货品号码，由厂家先行将产品分门别类，再逐一编码，厂家一共可对10万项货品进行编码。

较后一个数字是校验码，以方便扫描器核对整个编码，避免误读。如果想通过东莞条码分辨真伪，就必须先知道，厂家的条码数据，然后进行对比。正规产品上一般都有真伪查询方法，通过短信息、电话、或者网络等，这几种查询方式就是通过厂家数据库进行的，你发送查询请求后，系统会进入数据库，拿你发送的条码数据与数据库中的数据进行对比，相符就是真的，不相符就是假的，别人伪造的。假如什么都不知道，只是从条码上看，是分不出真伪的，只能看到一串数字或者英文字母、甚至什么也看不到(条码下面的数据是可以隐藏的)，只看到一个黑白相间的条形码，这样的条形码只有用条码扫描器才能够识别的出条形码所对应的数值。

经了解，肉品进入销售环节后，执法人员只要用手持读卡器，就可以读出电子小票上的全部信息。因为电子小票的全部信息，已经通过肉品质量追溯系统，与生产屠宰企业、经营户、集体伙食单位的屠宰专用控制器、电子秤、电子查询系统、电子追溯条形码、肉类批发流通安全信息追溯系统、监控系统相连。而消费者在购买肉品时，只要收集好经营户通过电子追溯东莞条码秤，打印出附有追溯条形码的小票即可。

专家透露，与普通的小票有所不同的是，由电子追溯条码秤打印出来的追溯条形码小票，除了标明重量、单价、总价、摊位号等信息外，小票上还印有一串数字“食品安全追溯码”。消费者可以通过通过销售终端查询系统、手机短信、上网查询等多种方式，全程追溯查询猪肉制品的质量情况。

东莞条码的价值需要印在载体上形成条码标签才能体现，那么，如何知道一个条码标签能否满足使用需求呢？首先，印刷质量很重要。条码标签需要有足够的精度、反射率和对比度，使其具有满意的首读率。但是，仅靠印刷质量还不足以保障条码应用获得成功，如果条码标签不能在相应的环境下生存，或者不能牢固粘在物体的表面，或不能条码阅读器多次读入，或寿命周期不够长，或不能满足UL，CSA及政府的有关规定，那么这个条码标签就毫无使用价值，这样的条码应用系统就会功亏一篑。因此，如果投资一个条码印刷系统，首先要检验该系统所生产的条码标签能否满足条件。

下面分析一下条码印刷的载体纸张不干胶标签纸的选用，更好的帮助我们选择适用的材料。

不干胶材料由三部份组成：面材、胶和底纸。

1.粘胶剂的永久性和可移除性之分以粘胶剂的表现性能来看，总体可分为两类：永久性粘胶剂和可移除性粘胶剂。

2．强调标贴表面的意义因为用不干胶材料加工的标签可能被标贴在各和材料的表面，如玻璃、金属、硬纸板以及塑料等。而塑料又可进一步分为：聚氯乙烯、高密度聚乙烯。测试表明，不同的标贴表面对表现的影响最大。

3．标贴基材的表面结构直观地说，粗糙的标贴表面就需要粘度较强的胶水。

4．标贴基材的表面形状标贴基材表面有平面和曲面之分，如果标贴表面具有一定的弧度（例如，直径小于三公分的药瓶表面）就可能需要面纸具有良好的适贴性或粘度较强的胶水。

5．标贴表面的清洁状况不干胶材料最适于表面清洁、干燥、无油迹和灰尘的标贴基材。

6．增塑性对胶的不良影响标贴条件—不干胶粘度需要在冷、热、潮湿或室温条件下粘贴。使用环境—不干胶标签是否暴露在冰点以下的环境，是否用于户外、高温、潮湿或含有紫外线的光线之下，以及是否接近温度较高的汽车引擎。

8．印刷方式和加工方式对不干胶材料的要求在选择不同的印刷方式（如柔性版印刷、凸版印刷、胶印、热转移和激光打以及加工方式（如卷到卷、卷到单张、折叠式进纸方式、单张到单张）以后，方可决定印刷材料。注意：在确定不干胶材料之前，应先在相同印刷，加工及贴标条件下测试。面纸的选择取决于印刷方式和最终客户需要。高质量的印品当然需要面纸光华，内在质量优异的不干胶材料，热转移印刷方式则要求选用表面平整光滑又耐污渍的特殊面纸。

东莞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。