现有的条形码检测工具基本都是专用条形码识别器,使用的是激光扫描的原理来进行条码识别。虽然现在已有许多全自动识别的激光识别装置,却不能够同时处理多个条码,一次最多能够读取一个条形码,识别效率在今天以速度为生命的物流行业中是远远不够的。本文结合对数字图像进行条形码定位、预处理以及角度变换的研究,实现了对一张数字图像中多个条形码的定位识别,并搭建了一套多条形码定位识别系统,为使用数字图像识别条形码的实际物流分拣提供一定的参考。本文的研究主要由以下四个部分展开:1)对含有条形码的图片进行预处理。通过对图像进行色域变换、去噪以及二值处理,完成图像的预处理。滤波部分根据常用的滤波算法对条形码进行去噪处理的仿真测试,从测试结果中选择出效果最佳的维纳滤波算法作为去噪处理算法。以上研究将对由摄像头获取的图像进行了预处理,获得了可以清晰读取的图像。2)对条形码的定位算法进行研究。首先根据已有的边缘检测算法进行分析比较,针对边缘检测算子和局部二值模式等算法进行分析,然后以改进型局部二维模式算子作为定位算法,就其在单个条形码的情况下进行各个算法的效果测试,接着,确认出改进型局部二位模式算子在单个条码检测中效果最佳,再将其应用于多个条码检测,也有非常理想的效果。以上研究确定出了条形码的大致区域,确定了条形码的范围,为后续处理提供基础。3)实现条形码的定位区域细化和角度矫正处理。通过形态学的处理,将第二部分中得到的定位区域进行区域细化,得到比较完整、边界清晰的位置轮廓。对出现的不为规则摆放的条形码,进行两种角度矫正算法比较分析,选出了为了方便实际应用中角度的测量。此部分则是针对出现的角度问题进行了方案设计以及解决措施,提高了研究的覆盖面。4)应用于物流分拣流水线的条形码系统的定位与识别。先介绍了系统的总体构架跟硬件平台,接着对系统软件部分的设计与实现进行了分析和效果测试,最后,将系统的总体综合效果进行评估检测。从测试的效果来看,此平台可以在含有多个条形码的情况下对条形码进行定位与识别。此部分为实际数字图像条形码的定位研究的物流方向的应用提供了一定的参考。