21世纪,是信息化的社会,信息化社会带给人们更方便快捷的生活方式。图像作为人类感知世界、了解世界的视觉根基,是人类获取信号、表达情感和传递沟通的重要手段,二维码如QR,Data Matrix,Aztec Code,Maxicode等,作为符合以上所有特征的符号,被研发之初主要应用在汽车装配期间汽车零件的跟踪,之后的二十多年间,被扩展应用在各个行业中。除此之外,二维码自身所具备的特点,如:低成本、高可靠性、高保密性、高纠错能力、可编辑外观等,也是其被广泛应用的主要原因。传统流通过程中的QR码多属于半自动的识别,如生活超市中的QR码在第一次扫描失败后,可以更正识别方向继续识别,从而容易检测出符号中蕴含的信息。但工业生产线上的QR码识别,不可轻易改变识别条件,所以识别难度相对较大。本文的主要研究对象是工业二维码。文章介绍了 QR条码图像的基础知识和码制特征以及编译码原理,并对纠错码在解码过程中的步骤有了详细了解。QR码图像识别包括二维码符号锁定,图像清晰处理以及解码等步骤完成,在本文中,研究了二维QR码处理的基本过程,并研究了以下的内容:(1)针对工业QR二维码图像采集环境受限,导致二维码图案质量不佳,包括背景过暗或曝光过强等情况,采用自适应伽马校正方法,增加图像对比度。(2)针对工业QR码图像背景复杂,干扰因素较多,使用双立方插值等算法进行无失真缩放。(3)针对工业QR二维码符号压缩性强,在巨大的零件上占空比小的问题,依据QR二维码自身符号特征,采用图像模板匹配搜索的方式进行二维QR码辅助搜索。在QR码的识别过程中,传统的图像算法对平面图像有很好的处理效果,当这些算法应用在二次曲面失真QR码时识别率就不是理想中的那么好。为此,本文提出—种结合QR码自身符号特征—位置探测图案,基于曲线拟合的曲面QR码校正算法,该算法能够实现对曲面QR码快速精确校正的处理结果。本篇文章整合经典图像预处理的算法以及本文提出的校正算法,使用C++语言编程,在结合了 Google开放源码库ZXing的基础上,设计了针对多种异常环境下采集的图像的软件,经过在本软件以及其他软件上数百张图片的实验,本软件的识别率以及识别时间相比较于其他识别软件有明显的提升。鉴于一般软件无法识别曲面QR码,所以对曲面QR码单独进行实验,验证当图像以不同尺寸处于不同曲率的曲面上时,曲线拟合算法对图像的可识别性。