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商品没有哈尔滨条形码会怎么样?

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商品没有哈尔滨条形码会怎么样?

作者:哈尔滨瑞茂条形码代理有限公司 时间:2021-08-31 08:28:49

很多创业者,特别是制造业方面的企业,哈尔滨条形码就成为了必不可少的东西。

当然有的企业会在想,那如果说我不用哈尔滨条形码,不是一样的在销售吗?

确实,在有的销售渠道方面,不用条形码也是可以进行相关销售的,但是有没有想过,如果说不用条形码的话,我们就没有办法去开拓更广袤的市场。

比如说:

商场,超市,便利店,任意互联网电商平台。

这些都是需要条形码才可以进入的,不然就只能望而却步。

作为商品的供应者,可以说是必须要去提供条形码号,无论是为了更广袤的销售渠道,还是为了旗下经销商更容易的销售,这些都是不可或缺的。

没有话是可以去编码中心申请,但过程比较麻烦也比较繁琐,可以建议找第三方机构进行办理,因为他们熟练,所以办理时间会有所减少,不用自己操心太多。

当然,没有条形码的商品,也是不会影响销售,也不会强制去填写。但有条形码宝贝提供的活动,没有条形码的就不能参加。

另外的话,现在越来越多的市场,都必须要要提供条形码了,而没有条形码的商品,仿佛就要快跟三无成品搭上线了。

1.高密度编码,信息容量大:可容纳多达1850个大写字母或2710个数字或1108个字节,或500多个汉字,比普通条码信息容量约高几十倍。

2.编码范围广:该条码可以把图片、声音、文字、签字、指纹等可以数字化的信息进行编码,用条码表示出来;可以表示多种语言文字;可表示图像数据。

3.容错能力强,具有纠错功能:这使得二维条码因穿孔、污损等引起局部损坏时,照样可以正确得到识读,损毁面积达50%仍可恢复信息。

4.译码可靠性高:它比普通条码译码错误率百万分之二要低得多,误码率不超过千万分之一。

5.可引入加密措施:保密性、防伪性好。

6.成本低,易制作,持久耐用。

7.条码符号形状、尺寸大小比例可变。

8.二维条码可以使用激光或CCD阅读器识读。

条形码是当前超市和部分工厂使用比较普遍的物品,产品标识技术,使用摄像头检测一张图片的条形码包含有两个步骤,第一是定位条形码的位置,定位之后剪切出条形码,并且识别出条形码对应的字符串,然后就可以调用网络,数据库等手段快速进行后续处理.

条形码识别要考虑到条形码的特点,本文针对的是条形码在图片中的位置相对垂直,没有各种倾斜的那种条形码,如下图所示

要定位首先要检视这种条形码的特点,这种图像在X方向上的梯度肯定很明显,同时,Y方向的梯度就没这么明显,所以第一步,我们应该将图像的灰度图像分别计算梯度,用X方向梯度减去Y方向梯度,这样可以保留X方向特征并且去除Y方向的干扰,处理之后图像如下所示

可以看到,二维码对一维码的定位形成了干扰,但是二维码的空间漏洞相对一维码多很懂,于是我们考虑进行一次模糊并且二值化,看能不能有所效果,如下(记得调整相应的模糊化参数和阈值参数,得到相对最好的结果)

有一定的效果,但是此时又出现问题条形码出现了黑色的缝隙,不利于定位完整区域,这个时候要进行一些形态学操作,去除黑色缝隙,我们选择闭运算,算子根据缝隙的情况,宽度大于高度,矩形缝隙.处理以后的结果.

效果可以,又出现问题,二维码的区域连着,还是面积很大,对后面我们算区域面积依然有影响,但是我们观测二维码的连接区域明显要比一维码的连接区域要细很多,也就是说,我们可以很快的腐蚀断二维码的连接,同时还保持一维码的连接,然后在膨胀回来,二维码的连接断开就应该不会有这个大块的区域连着了,注意,膨胀和腐蚀的次数应当是一致的,保证得到结果区域的准确.我选择膨胀腐蚀四次,先膨胀断开二维码连接,最后的结果显示如下

此时,二维码的影响就基本没有了,现在我们只需要先查找轮廓,然后计算图像中每个轮廓的面积,选出面积最大的那个轮廓,计算这个轮廓的最小外包矩形,就能找到相应的图像区域了.这样操作的结果和切分出来的条形码。

商品流通业面临的一个问题是如何降低商品物流的成本,从制造商到顾客手中的整个物流的过程中,配送中心的运营成本占整个物流成本大部分。利用条形码技术降低配送中心的经营成本,提高配送中心的经营效益,显得尤为重要。降低配送中心经营成本的两个主要的因素:一是降低商品的库存,二是减少商品的损失。

要做好这两点,一方面要进行物流跟踪和库存控制,另一方面要降低作业的出错率。配送中心作业流程中条码技术操作的每一步都要准确、及时,并且具备可跟踪性、可控制性和可协调性。在传统的配送中心的运作和管理中,主要以表单、帐簿为主,商品的进出及库存情况不能及时地反映出来。同时由于整个作业过程都是手工管理,出错率高,经常出现帐货不符、商品货位不清、发送错货等现象,这些都会给企业带来经济上的损失,并且经常处于混乱之中。现代商业须依靠EDI(电子数据交换)技术,依靠信息流来控制物流。在现代化配送中心的管理中,条码已被广泛应用。在所用到的条形码中,除了商品的条码外,还有货位条码、装卸台条码、运输车条码等;配送中心的业务处理中的收货、摆货、仓储、配货、补货等。条码应用几乎出现在整个配送中心作业流程中的所有环节。

下面简要阐述一下应用情况。

一、订货:无论是总部向供应商订货,还是连锁店向总部或配送中心订货,订货方式可以根据订货簿或货架牌进 行订货。不管采用哪种订货方式,都可以用条码扫描设备将订货簿或货架上的条码输入。这种条码包含了商品品名、品牌、产地、规格等信息。然后通过主机,利用网络通知供货商或配送中心自己订哪种货、订多少。这种订货方式比传统的手工订货效率高出数倍。

二、收货:当配送中心收到从供应商处发来的商品时,接货员就会在商品包装箱上贴一个条码,作为该种商品对应仓库内相应货架的记录。同时,对商品外包装上的条码进行扫描,将信息传到后台管理系统中,并使包装箱条码与商品条码形成一一对应。

三、入库: 应用条码进行入库管理,商品到货后,通过条码输入设备将商品基本信息输入计算机,告诉计算机系统哪种商品要入库,要入多少。计算机系统根据预先确定的入库原则、商品库存数量,确定该种商品的存放位置。然后根据商品的数量发出条码标签,这种条码标签包含着该种商品的存放位置信息。然后在货箱上贴上标签,并将其放到输送机上。输送机识别箱上的条码后,将货箱放在指定的库位区。

四、摆货:人工摆货时,搬运工要把收到的货品摆放到仓库的货架上,在搬运商品之前,首先扫描包装箱上的条码,计算机就会提示工人将商品放到事先分配的货位,搬运工将商品运到指定的货位后,再扫描货位条码,以确认所找到的货位是否正确。这样,在商品从入库到搬运到货位存放整个过程中,条码起到了相当重要的作用。商品以托盘为单位入库时,把到货清单输入计算机,就会得到按照托盘数发出的条码标签。将条码标签贴于托盘面向叉车的一侧,叉车前面安装有激光扫描枪,叉车将托盘提起,并将其放置于计算机所指引的位置上。在各个托盘货位上装有传感器和发射显示装置、红外线发光装置和表明货区的发光图形牌。叉车驾驶员将托盘放置好后,通过叉车上装有的终端装置,将作业完成的信息传送到主计算机。 这样,商品的货址就存入计算机中了。

五、配货:在配货过程中,也都采用了条码管理。 在传统的物流作业中,分拣、配货要占去全部所用劳动力的60%,且容易发生差错。在分拣、配货中应用条码,能使拣货迅速、正确,并提高生产率。总部或配送中心在接受客户的订单后,将订货单汇总,并分批发出印有条码的拣货标签。这种条码包含有这件商品要发送到哪一连锁店的信息。分拣人员根据计算机打印出的拣货单,在仓库中进行拣货,并在商品上贴上拣货标签(在商品上已有包含商品基本信息的条码标)。将拣出的商品运到自动分类机,放置于感应输送机上。激光扫描枪对商品上的两个条码自动识别,检验拣货有无差错。如无差错,商品即分岔流向按分店分类的滑槽中。然后将不同分店的商品装入不同的货箱中,并在货箱上贴上印有条码的送货地址卡,这种条码包含有商品到达区域的信息。再将货箱送至自动分类机,在自动分类机的感应分类机上,激光扫描枪对货箱上贴有的条码进行扫描,然后将货箱输送到不同的发货区。当发现拣货有错时,商品流入特定的滑槽内。条码配合计算机应用于物流管理中,大大提高了物流作业自动化水平,提高了劳动生产率,提高了劳动质量。

六、补货:查找商品的库存,确定是否需要进货或者货品是否占用太多库存,同样需要利用条码来实现管理。另外由于商品条码和货架是一一对应的,也可通过检查货架达到补货的目的。条码不仅仅在配送中心业务处理中发挥作用,配送中心的数据采集、经营管理同样离不开条码。通过计算机对条码的管理,对商品运营、库存数据的采集,可及时了解货架上商品的存量,从而进行合理的库存控制,将商品的库存量降到最低点;也可以做到及时补货,减少由于缺货造成的分店补货不及时,发生销售损失。

条码同样可用来做配送中心配货分析。通过统计分店要货情况,可按不同的时间段,合理分配商品库存数量,合理分配货品摆放空间,减少库存占用,更好地管理商品。由于条码和计算机的应用,大大提高了信息的传递速度和数据的准确性,从而可以做到实时物流跟踪,整个配送中心的运营状况、商品的库存量也会通过计算机及时反映到管理层和决策层。这样就可以进行有效的库存控制,缩短商品的流转周期,将库存量降到最低。

另一方面,由于采用条码扫描代替原有的填写表单、帐簿的工作,避免了人为的错误,提高了数据的准确性,减少了错帐、错货等问题造成的商品积压、缺货、超过保质期等情况的发生,减少配送中心由于管理不善而造成的损失。应用条码和信息技术在一般情况下,可以使经营成本降低1.5%,营业额提高8%-10%.。如果我们真正能利用条码扫描得到的数据,加工生成对配送中心乃至整个连锁公司的管理决策信息,那么,利用条形码信息技术提高企业的经营效益,开掘“第三利润”源泉,其功效是不言而喻的。


 

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