农产品质量安全问题正受到越来越多的重视,以条码技术为基础的自动识别技术和图像处理技术的应用和普及,为农产品质量安全追溯提供了技术基础。但由于农产品外形多变和溯源场景的光照不确定,导致条码图像存在光照不均和几何畸变失真,导致解码的成功率低、速度低。本文以QR码作为研究对象,利用计算机图像处理技术、Android手机系统对张贴于农产品表面的二维条码进行了识别研究。主要研究的内容和成果如下：1.实现了对光照不均的QR码图像的分割。针对条码图像存在的光照不均,编制了基于快速自适应二值化算法的程序,实现了光照不均的QR码图像的二值化,能适应光照不确定引起的照度不均匀。2.提出了基于最小二乘法的边界拟合的QR码定位。针对QR码图像由于透视变换引起的梯形畸变失真,提出了基于最小二乘法的边界拟合,与常用的Hough变换相比,具有精确度高、定位速度快等优点。3.编制了基于Android平台的QR码解码软件。利用eclipse开发工具与java语言编制了用于识别农产品溯源二维条码的QR码解码软件,包括相机控制和解码等两个模块,实现了原始图像获取、图像预处理、条码定位、解码、条码内容判读与分类等功能。