青县条码去哪里申请？

条形码是否能判断产品真假？

能否判断真伪，取决于防伪技术的仿制难度。单纯就目前商品上的一维沧州条码而言，没有任何仿制难度，所以无法防伪。

如果用条码防伪，第一步就要做到变码。也就是每个产品的码都不一样，类似于每个人的省证，这样会增加伪造难度。本身的内容再进行加密，更能增加仿制难度。

下一步，就要使用后台服务，为每个条码建立一个数据记录，何时被查询过，查询过几次都要纳入管理。再下一步，和移动互联网结合，谁查的，哪里查的都纳入管理，这样形成一个闭环，从而解决假货。

随着消费品市场的快速发展和百姓生活品质的提高，越来越多的消费者在商超中选择购买进口商品，在购买产品时经常听到促销员介绍：“先生/女士您好，这是来自某某国家生产的原装进口商品，您可以通过商品外包装上的沧州条码确定原产地......”许多消费者拿着国产商品与进口商品进行条码比对后，大部分消费者坚信，通过条码来辨别商品的原产地是最直观的方法，但事实真的如此么？

商品条码与商品原产地无关！

消费者在商超中见到最多的条码是以690-699开头的商品，这三位数是由国际物品编码协会GS1分配给中国的前缀码，仅代表使用该条码的企业是在中国申请的商品条码使用资质，不能用于标识产品的原产地，其原产地或者分装地可能是世界上任何一个国家。当条码的前缀码非690-699时，商品的原产国也可能是中国。由此可见，消费者通过商品条码来判断商品的原产地，此方法不可靠。

商品条码编码分配规则中也有规定，同种贸易项目在不同地点生产，如果制造商同属于一个法人实体，则采用相同的编码：在不同地域销售的相同种类贸易项目的编码相同。也就是说，同一个厂商在不同城市、不同国家自己的工厂里生产同一种产品，这些产品拥有相同的条码；而同一种产品，即使最终将销往不同的国家，它们的条码也是相同的；至于产品分装，也属于商品生产的一个环节，同样不违背以上原则。所以，用商品条码来判断商品原产地的做法是不严谨的，与分装或者原装无直接关系。

沧州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。

科技迅速发展的时代，条形码、二维码、一维码都成了日常生活中司空见惯的事物。最近，新物种无人便利店的出现，把物品智能识别和RFID技术推到风口浪尖。

中国物品编码中心应用推广部主任孔洪亮表示，目前沧州条码占绝对优势，智能识别和RFID技术，短时间内无法撼动条码的地位。

RFID和智能识别的“弱点”

RFID技术目前应用越来越广泛，在一些零售场景，如迪卡侬、茵曼等服装店应用广泛。供应链端，RFID也能解决高效透明的问题，RFID增速十分明显。但是，RFID芯片也有弱点，第一，成本相对高，每个0.3-0.4元，不利于大面积推广。第二、技术上液体、金属对RFID有干扰，去除干扰的芯片价格更昂贵。

AI视觉识别技术，在无人便利店场景中被提及很多，如谷歌、简24、和深兰科技都应用视觉识别技术，帮助客户购买和结算。但是孔洪亮指出，它目前只是满足了“酷炫”的需要，使用成本更加高，而且在物流和生产场景视觉识别技术还没有太多应用。另外，无人便利店占到整体商业的比例非常低，是比较小众场景。

“RFID和AI视觉识别技术，目前处于初级阶段，作为编码的智能化切入点还为时尚早。”孔洪亮说。

条码暂时无法撼动

“现在条码在整个产业链中，占比超过了90%。”孔洪亮分析其中原因主要是成本优势。我们在大多数商品中都能看到条码，因为条码是批量印刷的，几乎零成本。

RFID和智能识别给人们带来了一种危机感，大家感觉新技术马上迭代，淘汰旧的技术。孔洪亮认为，短期内不现实。

不同消费群体，有不同的服务场景。例如，新媒体的出现并迅猛发展，但是报纸等传统媒体依然存在。条码价格优势还很明显。至少三五年内，我们还看不到其他技术迅速崛起，并取代条码。

经过拼命的扩张后，电商企业逐渐认识到条码管理的重要性，数据的标准化都离不开这个统一的编码。”孔洪亮说。据了解，阿里、京东、eBay、百度、360等都和编码中心合作，共同推进电商产品的规范管理。