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自动识别与符号

   线性或一维条码从20世纪70年代就已投入使用,而且是用于自动识别部件跟踪的最普通符号类型。时至今日,越来越多的制造商正在使用二维条码(2D),如数据矩阵码,它们提供更大的安放灵活性与更充足的数据容量。很多行业明确规定必须使用的符号,而且对符号的质量提出要求。
 
  此外,很多制造商现在推行“从问世至退役”的可追溯性,而且用机器可判读的符号给部件永久地打上记号,在制造过程的每一个阶段可对它进行校验。机器可判读的符号大体上包括线性条码、堆叠符号、二维符号以及光学字符识别 (OCR)等类型。下面给出每种类型的几个实例。
 
 
  • 图解线性条码和堆叠的符号 »
    线性条码 堆叠的符号 2D符号 OCR字体
  • Data Matrix 二维码2D码 »
    Data Matrix 码是直接零件标记的优选编码. Data Matrix 设置了可靠,准确和有效利用空间识别的标准。 Data Matrix 是一种展现在正方形或长方形网络矩阵的二维(2D)条码。数据由在x和y轴上一系列暗或
  • 自动识别与符号的应用 »
    常见应用 读取线性条码 读取2D码 光学字符识别 直接零件标记 (DPM) 读取 验证 印刷或标记条码 日期和批次跟踪 WIP 跟踪 库存控制 归类,分配,路线管理 组件和批次跟踪 追溯生产历史 生产过程