随着计算机技术的发展，二维条码技术由于其具有高密度、高数据容量以及高纠错性能等优势，在自动识别领域获得了越来越广泛的应用，成为了当今主要的计算机自动识别技术之一。本论文研究的主要内容是条码的编码理论和条码识别技术。 一维条码自上世纪70年代广泛应用以来获得了越来越广泛的应用<[1]>，为了解决一维条码容量有限的问题，近年来出现一种新的条码——二维条码。本文以QR二维条码为例研究了二维条码的编码理论以及实现方法，并详细论述了条码编码进一步改进方案，同时详细介绍了Reed-Solomon纠错码原理。随着激光标刻技术的发展，条码和激光标刻越来越紧密的结合在一起，因此本文特别介绍了条码在激光标刻行业中的应用。 在译码方面本文提出了一种基于图像方式的条码自动识别系统，能满足生产线条码实时识别的要求。该系统首先用摄像头或数码相机采集含有条码的图像，然后在计算机上采用软件实现的图像识别算法来对该图像进行处理，识别图中所包含的条码。这种基于图像方式的条码识别方法特别适合对矩阵式二维条码进行识别，而且使用一些通用的图像采集设备便能进行条码识别，因此在自动化领域有广泛的发展前景。 为了达到实时检测的目的，本文提出的算法没有对图像进行复杂的处理变换，例如傅立叶变换，Gabor小波变换，矩不变等，而是提出了一种子区域多特征检测的方法，来实现对QR条码的ROI定位，然后确定条码的位置，最后完成条码的自动识别。算法采用OTSU局部阈值的方法，很好的解决了光照不均的情况，通过对物坐标和像坐标原理推导，提出了解决图像畸变的方法。 经过实验表明，本文提出的编码译码算法具有前瞻性、创新性和适用性。