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二维条码
   一维条码即使提升了资料搜集和资料处理速度, 但由於受到资料容量限制, 一维条码仅能标识商品, 而不能描述商品, 所以相当依靠电脑网路和资料库。 在没有资料库或不便连网路地方, 一维条码极难派上用场。 也所以, 最近几年开始有些人提出部分储存量较高二维条码。 由於二维条码含有高密度、 大容量、 抗磨损等特点, 所以更拓宽了条码应用领域。
    多年来, 伴随资料自动搜集技术发展, 用条码符号表示更多资讯要求和日俱增, 而一维条码最大资料长度通常不超出15个字元, 故多用以存放关键索引值(Key), 仅可作为一个资料标识, 不能对产品进行描述, 所以需透过网路到资料库抓取更多资料项目, 所以在缺乏网路或资料库情况下, 一维条码便失去意义。 另外一维条码有一个显著缺点, 即垂直方向不携带资料, 故资料密度偏低。 当初这么设计有二个目标: (1) 为了确保局部损坏条码仍可正确辨识, (2) 使扫瞄轻易完成。
    要提升资料密度, 又要在一个固定面积上印出所需资料, 可用二种方法来处理: (1) 在一维条码基础上向二维条码方向扩展, (2) 利用图像识别原理, 采取新几何形体和结构设计出二维条码。 前者发展出堆叠式(Stacked)二维条码, 後者则有矩阵式(Matrix)二维条码之发展, 组成现今二维条码两大类型。
堆叠式二维条码编码原理是建立在一维条码基础上, 将一维条码高度变窄, 再依需要堆成多行, 其在编码设计、 检验原理、 识读方法等方面全部继承了一维条码特点, 但由於行数增加, 对行分辨、 解码算法及软体则和一维条码有所不一样。 较具代表性堆叠式二维条码有PDF417, Code16K, Supercode, Code49等。
    矩阵式二维条码是以矩阵形式组成, 在矩阵对应元素位置上, 用点(Dot)出现表示二进制 “1”, 不出现表示二进制 “0”, 点排列组合确定了矩阵码所代表意义。 其中点能够是方点、 圆点或其它形状点。 矩阵码是建立在电脑图像处理技术、 组合编码原理等基础上图形符号自动辨识码制, 已较不适适用“条码”称之。 含有代表性矩阵式二维条码有 Datamatrix, Maxicode, Vericode, Softstrip, Code1, Philips Dot Code等。
    二维条码新技术在1980年代晚期逐步被重视, 在「资料储存量大」、 「资讯伴随产品走」、 「能够传真影印」、 「错误纠正能力高」等特征下, 二维条码在1990年代早期已逐步被使用。
二维条码基础概念
二维条码术语定义
堆叠式二维条码(2D Stacked Code)
堆叠式二维条码是一个多层符号(Multi-Row Symbology), 通常是将一维条码高度截短再层叠起来表示资料。
　
矩阵式二维条码(2D Matrix Code)
矩阵式二
条码是一个由中心点到和中心点固定距离多边形单元所组成图形, 用来表示资料及其它和符号相关功效。
　
资料字元(Data Character)
用於表示特定资料ASCII字元集一个字母、 数字或特殊符号等字元。
　
符号字元(Symbol Character)
依条码符号规则定义来表示资料线条、 空白组合形式。 资料字元和符号字元间不一定是一对一关系。 通常情况下, 每个符号字元分配一个唯一值。
　
代码集(Code Set)
代码集是指将资 字元转化为符号字元值方法。
　
字码(Codeword)
字码是指符号字元值, 为原始资料转换为符号字元过程一个中间值, 一个条码字码数决定了该类条码全部符号字元数量。
　
字元自我检验(Character Self-Checking)
字元自我检验是指在一个符号字元中出现单一印刷错误时, 扫瞄器不会将该符号字元解码成其它符号字元特征。
　
错误纠正字元(Error Correction Character)
用於错误侦测和错误纠正符号字元, 这些字元是由其它符号字元计算而得, 二维条码通常有多个错误纠正字元用於错误侦测和错误纠正。 有些线性扫瞄器有一个错误纠正字元用於侦测错误。
　
E错误纠正(Erasure Correction)
E错误是指在已知位置上因图像对比度不够, 或有大污点等原因造成该位置符号字元无法辨识, 所以又称为拒读错误。 经过失误纠正字元对E错误恢复称为E错误纠正。 对於每个E错误纠正仅需一个错误纠正字元。
　
T错误纠正(Error Correction)
T错误是指因某种原因将一个符号字元识读为其它符号字元错误, 所以又称为替换错误。 T错误位置