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条形码是由一组按特定编码规则排列的条和空符号组成的，用于表示一定的信息。条形码技术是在计算机技术和信息技术基础上发展起来的一门集编码、印刷、识别和数据采集于一体的新兴技术。条形码技术是信息数据自动识别和输入的重要方法。它主要研究如何用条形码标识信息、如何将标识的信息转换成计算机可识别的语言，以实现自动输入、自动识别和自动统计。
条形码技术有许多优点。如方法简单、成本低廉、可靠性高、信息采集量大和灵活性高等。条形码的出现极大地提高了工作效率，提高了数据采集和信息处理的速度。随着经济全球化与科学技术的不断发展，信息技术越来越受人们的重视，而条形码技术在信息技术领域中具有重要的地位，得到了国内外的广泛应用。经过几年的努力，现已应用在国防、公共安全、交通运输、医疗保健、工业、商业、金融、海关及政府管理等多个领域。因此，研究条形码技术有着重要意义。
一维条形码是由一组规则排列，宽窄不一的条和空组成的标记，用来表示一定的信息。一维条形码所携带的信息量与二维条形码相比十分有限，如商品上的条形码仅能容纳13位阿拉伯数字。更多的信息只能依赖商品数据库的支持，离开了预先建立的数据库，这种条形码就没有意义了。因此，在一定程度上也限制了条形码的应用范围。一维条形码自出现以来，受到人们的普遍关注，已被广泛应用于商业、金融业、交通运输业和仓储业等领域。目前一维条形码码制主要有EAN和UPC两种。其中，EAN码是我国主要采取的编码标准。EAN是欧洲物品条形码（European Article Number Bar Code）的英文缩写，是以消费资料为使用对象的国际统一商品代码。只要用条形码阅读器扫描该条形码，便可以了解该商品的名称、型号、规格、生产厂商和所属国家或地区等丰富信息。
一维条形码是对物品的标识，二维条形码则是对物品的描述。条形码图像一般都被印刷在商品、货物或者它们的外包装上，用来表明它们的相应信息。因此，要提取和识别相应的条形码，并读出它所包含的信息条形码技术是迄今为止最经济和最实用的自动识别技术之一，其具有以下几个优点。
（1）条形码符号制作容易，对设备和材料没有特殊要求，且设备结构简单，成本相对便宜。
（2）扫描操作简单易行，识别设备操作容易，不需要特殊培训。
（3）信息采集速度快。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”。
（4）可靠性高。利条形码识别技术采集信息量大，并有一定的自动纠错能力。普通的一维条形码一般能容纳 30 个字符左右。
（5）灵活实用性强。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连接起来实现自动化管理。
随着条形码的应用普及，图像处理技术在识别条形码中的应用越来越广泛。和传统的光电识别技术相比，采用图像处理技术对有污染、残缺和产生几何畸变的条形码的识别率更高，也更具有优势。因此，研究高效的图像式条形码识别方法是今后条形码识别技术发展的方向。基于图像信息的条形码识别系统首先进行清晰的图像采集，然后对采集到的图像进行适当的处理，达到满意的效果，才能进一步进行译码识别。因此，条形码识别系统由条形码图像预处理与条形码识别两个大的过程组成。
1）图像采集
目前，市场上有很多专用的条形码采集扫描设备，通常采用都具有高像素、超快的感光速度和几乎不受外界影响的专用设备。但是，并不是每个人都拥有这样的专业设备。因此，为了增加通用性，在进行条形码采集时通常使用摄像头、数码相机和扫描仪等设备。
2）图像预处理
通常由于货物在运输等过程中的碰撞和磨损等，货物上的条形码常常会有不同程度的损坏，造成识读困难。因此，必须先对其进行灰度化、二值化、校正和去噪等预处理，为条形码识别打下基础。
3）条形码识别
通过其自身的编码规则，以一定的形式进行识别。
在图像式的条形码识别过程中，图像处理部分的算法是十分重要的，不同的图像处理方法将影响后续的条形码识别结果。图像处理过程中的技术难点如下。
（1）条形码在印刷中存在着许多严重的质量问题。目前研究现状来看，条码印刷质量是影响其正确识读的重要因素。印刷质量不合格主要表现在条形码展宽或漏印，再加上运输过程中造成的磨损、断裂和脏污。所有这些因素将不可避免地对条形码的识读造成影响，使条形码的识读率很低，严重影响了条形码的正确识读。据条形码工作会议统计，我国商品条形码印刷不合格率高达30%。质量低劣的条形码容易造成误读，不仅会造成一定的经济损失，而且将大大影响工作效率。所以，如何克服数据采样中的系统误差和流通中的条形码破损，从而准确和高效地识别出条形码，关键在于条形码的识别技术。
（2）图像模糊问题。因条形码印刷质量差、光照较弱和摄像设备质量等原因，采集的条形码图像比较模糊，黑白条块之间的边缘不清晰，甚至黑白条的边缘几乎融合在一起。针对这一问题，目前国内的一些处理方法都采用各种经典滤波技术对条形码图像进行去噪，如广泛采用的中值滤波技术。当采集图像非常模糊时，这种处理方法具有一定的局限性，有时甚至导致条形码无法识别。
（3）边缘模糊是影响条形码识别的重要因素。由于图像采集和图像滤波过程中在条形码图像边缘处会有一定程度的模糊。在边缘模糊情况下采用二阶导数零交叉来检测条形码边缘会有1～2 个像素的偏差，这对条形码的条和空宽度的确定会产生影响，从而影响识别。
（4）由于我国对图像式条形码识别方法的研究起步较晚，还处于研究阶段，目前的很多识别算法都具有局限性。因此，开发出更具有通用性的图像式条形码识别算法将具有十分重要的意义。