安吉饮料条码的规格内容

近几年来,我国计算机技术发展十分迅速。在税务管理系统上,现代化的计算机管理手段已得到了广泛的应用,国家税收体制、征管体制正在向规范化、现代化方向发展。但与世界发达国家相比,还存在着一定的差距。因此,税务部门应借鉴国外成功经验,调整自身发展步伐,促进我国税收征管体制的全面发展。目前,国外一些国家的税务部门,其中包括西班牙税局已经采用二维条码技术用于改进计算机管理手段,全面提高税收征管的水平和工作效率,取得了很好的效果。

二维条码是一种机器可以识读的条码,由于具备普通一维条码无法比拟的优越性,因此它一经问世,就受到了广大用户的青睐。它的信息容量大,信息密度高,容易印制,成本低廉,纠错能力强,译码可靠性高。由于二维条码也是一种便携式的数据文件,因此它不需要和数据库联系就可实现数据传递,使烦琐的数据处理变得迅速、简单、可靠,因此,在税务、金融、海关、工商等领域的报表管理系统中得到了广泛的应用。

税务系统的计算机应用主要包括税收征管系统、增值税专用发票交叉稽核系统、防伪税控系统、出口退税系统、税收法规查询系统、办公自动化系统等。而其中涉及到需与外界交换的信息主要有：纳税人的申报信息、企业财务信息、海关报关单信息、出口收汇核销单信息等。可以将二维条码印制在这些需要传送的单证上,通过可以把单证信息的传递、处理与企业的管理信息系统（MIS系统）相连接,从而减少了烦琐的数据重复录入。以下主要介绍税局和纳税户之间信息交换的系统工作流程,其他环节的信息交换依此类推。

系统工作流程

●由税局编制相应的应用程序,放置在Internet上,用户可以随时免费从网上下载应用软件,或到各地税局申领。

●纳税户在计算机上运行该应用软件,按照一定格式将申报表填写好,并由计算机进行自动逻辑审核。

●利用软件中的二维码生成按钮,将计算机审核过的报表生成符号,采用普通A4纸,将带有条码的报表在打印机上输出。

●纳税户将带有二维条码的报表直接送交当地税局,或通过邮局发往税局信箱。

●税局采用二维码识读设备读取二维条码中的内容进入计算机中,完成税务收缴手续。

●纳税户直接从税局或通过邮箱收取回执和缴款通知书,然后到银行交纳税款。

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。

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-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-种革命性的高新技术,正迅速为人们所接受。

一、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台。

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(EANInternational)和美国统-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,-种新的条码编码形式一二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-类是包含重叠的或多行条码符号,其数据以成率的数据行显示。叠的符号标记法有CODE49、CODE16K和PDF417。

PDF是便携式数据文件(Portabledatafl7e)的缩写，417则与多宽度代码有关,用来对字符编码。PDF417是由SymboITechnologiesInc,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,DataMatrix,CodeOne,Vericode和DotCodeA,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。

以湖州条形码6936983800013为例

此条形码分为4个部分，从左到右分别为：

1-3位：共3位，对应该条码的693，是中国的国家代码之一。（690--695都是中国的代码，由国际上分配）

4-8位：共5位，对应该条码的69838，代表着生产厂商代码，由厂商申请，国家分配

9-12位：共4位，对应该条码的0001，代表着厂内商品代码，由厂商自行确定

第13位：共1位，对应该条码的3，是校验码，依据一定的算法，由前面12位数字计算而得到。

（公式第13位算法

1：取出该数的奇数位的和，c1=6+3+9+3+0+0=21；

2：取出该数的偶数位的和，c2=9+6+8+8+0+1=32；

3：将奇数位的和与“偶数位的和的三倍”相加。

4：取出结果的个位数：117（117%10=7）；

5：用10减去这个个位数：10-7=3；

6：得到的数再取个位数（对10去余）3%10=3；