伴随着物联网时代的到来,作为物联网中标识的关键技术——条码技术也将得到空前的发展。尤其是二维码在物流运输、身份识别、广告行销和电子商务等很多方面具有广泛的应用,是目前最经济、实用的自动识别技术。未来与手机的相结合将使得条码的应用前景更加开阔。但是由于条码格式多变并且背景复杂,目前尚没有一种很好的检测技术可以在复杂背景下准确地定位条形码,限制了条码的进一步应用。本文深入研究条码检测方法,针对一般的算法容易出现的几个问题：(1)不能检测多种码制条码或不能同时检测多个条码；(2)不能在复杂背景下检测出条码；(3)不能有效地检测印制在除了纸质外其他介质上的条码。本文提出一种新的基于Adaboost算法的检测方法,有效地解决了上述问题。本文的主要工作有：(1)利用分块的方式建立样本,使后续的特征提取和特征分类更简单、方便。(2)分析图像纹理特征,采用局部二值模式特征(LBP)和Gabor滤波对图像进行特征提取,并对特征进一步降维处理,减少计算量。(3)使用基于Adaboost算法训练来检测条形码。在训练中对大量的条码样本和非条码样本提取局部二值模式特征和Gabor滤波特征合并作为描述图像纹理特点的特征向量,再以特征向量为输入,使用改进了权值更新方式和弱分类器建立方式的Adaboost算法构建强分类器。(4)在检测中,用得到的强分类器对每个图像子块进行分类判断,综合各个子块邻域的分类结果确定子块最终分类结果,最后合并所有条码子块提取其中连通区域得到条码精确位置。实验表明本算法可以取得令人满意的效果。