张家港产品条码代表什么？

苏州条形码是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条（简称条）和白条（简称空）排成的平行线图案。条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等许多信息，因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到广泛的应用。

运用苏州条形码与ERP系统结合具体方法1.让供应商在不同的商品批次上打印不同条码;2.建立ERP条码收货识别系统，是物料编码、条码、收发货日期、数量一一对应;3.在ERP系统里对不同的物料设置一定的存货生命周期;4.定期打印存货周期报告;5.根据存货存放周期报告定期清理过期库存。

库存的危机意识库存是浪费;库存是犯罪;库存决定了公司的生命线——现金流;库存决定了公司的ROA(资产回报率);降低库存从仓库开始第一，盘点库存数据(InventoryDataAccuracy)帐物不符原因1.物料被生产部或供应商甚至是客户“临时借走”;2.账面没有入库，实物入库了，或者相反;3.物料放错地方了，没有按照库位、货位堆放;4.录入错误;5.莫名其妙丢失了？被盗了？导致重复采购、呆滞、或者无计划的停线……

第二，看FIFO(先进先出)未做到先进先出的原因人为原因？疏忽？没有及时正确的执行设计变更？有没有呆滞产生？生产部退料？为什么？生产计划改变？为什么改？客户订单减少？为什么？物料品质有问题？生产半成品、成品品质问题？有没有及时做出MRB决定？如果客户订单减少或产品品质问题，我们是否需要调整主生产计划(MPS)？是否需要重新RunMRP？计划员是否知道？

第三，看收货(GoodsReceiving)关键问题是今天一共收了多少货？是否都按PO要求时间、数量到货、收货？有没有早交货有没有该到(到期PO清单)而没有到？供应商为何没有及时交货(OTD)？

第四，看出货、发料(GoodsIssuance)按生产计划，今天应该发多少料到生产线？实际发了多少？是否缺料？生产计划是否是批准的？是否所有的料都应该发？物料短缺原因是什么？短缺的物料，系统记录是多少？

EAN苏州条形码是国际物品编码协会制定的一种条码已用有于全球90多个国家和地区；和EAN条码一样UPC条码也是一种用于商品的条码UPC条码，是由美国统一代码委员会制定的一种条码主要用于美国和拿大地区；三九码是一种条、空均表示信息的非连续型打码它可表示数字0-9、字母A-Z和八个控制字符。

说明：

EAN码：

EAN条码是国际物品编码协会制定的一种条码已用有于全球90多个国家和地区，EAN条码符号有标准版和缩短版两种，标准版是由13位数字构成，缩短版是由8位数字构成，我国于1991年加入EAN组织。

UPC码：

和EAN条码一样UPC条码也是一种用于商品的条码UPC条码，是由美国统一代码委员会制定的一种条码主要用于美国和拿大地区。我国有些出口到北美地区的商品为适应北美地区的需要也申请了UPC条码。UPC条码有标准版和缩短版两种，标准版由12位数字构成，缩短版的由8位数字构成。

三九码：

三九码是一种条、空均表示信息的非连续型打码它可表示数字0-9、字母A-Z和八个控制字符（-,空格,/,$,+,%,.,*)等44个字符主要用于工业、图书以及票据的自动化管理上。

库德巴（Codebar）码：

库德巴（Codebar）码是一种条、空均表示信息的非连续、可变长度、双向自检的条码可表示数字0-9、字母A-D及特殊字符（+,—,$,:,/,.)。主要用于医疗卫生、图书情报、物资等领域的自动认别。

二五码：

二五条码是一种只有条表示信息的非连续型条码每个字符由五个条组成其中两个宽条萨那个窄条。用来表示数字0-9。

交叉二五码：

交叉二五码的编码优良同二五码、只是将条码与之间的间隔作为信息的一部分进行编制一种连续码。

苏州条形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。