二维条码作为一种新兴的信息识别技术，在产品销售、广告、互联网、移动通信、电子商务等领域具有广泛而成熟的应用。工业生产中，由于二维条码具有占用面积小、信息量大、可靠性高、纠错能力强及保密性好等多种优点，已成为直接零件标识（Direct Part Marking，DPM）技术的首选，其生成的二维条码作为机械零件、刀具等生产要素生命周期中的唯一永久标识，称为直接标识码或DPM码，可以实现产品信息的实时追踪和管理。由于金属刀具本身特有的不利识别因素以及流通中不可避免的污染因素，利用传统条码识读技术直接对标刻在刀具上的DPM码进行识别具有一定难度。因此，迫切需要进行面向刀具表面二维条码的识读方法研究。本文以生产车间中的刀具DPM码为对象，针对复杂环境下刀具条码易受到光照不均、曲面畸变、锈蚀磨损等因素影响，传统技术无法准确识读的问题，提出了一套适合复杂环境的刀具DPM码识读方案，力图实现车间流通环境下刀具DPM码的准确识别与信息读取。论文的主要研究内容和成果如下：（1）提出了一种适用于刀具表面光照不均DPM码的识读方案。从光照不均问题产生的原因入手，针对条码图像的低对比度问题，利用人工蜂群算法自适应选取非完全Beta函数的参数，实现了DPM码图像的对比度自适应增强；针对刀具表面条码数据区域易被高光覆盖导致无法识读的问题，在分析其产生原因的基础上，结合优化设计的光源设备，提出基于随机共振原理的高光源头抑制算法。实验结果表明，通过从源头上抑制高光的产生，可以较好地解决刀具表面的光照不均问题。（2）提出了两种适用于产生曲面畸变的柱形刀具表面DPM码的识读方案。第一种方案结合相机自标定和透视投影原理，在考虑镜头非线性畸变的条件下建立柱面DPM码的畸变校正模型，实现柱面DPM码图像的畸变校正。第二种方案在图像拼接算法的基础上，结合配套的刀具条码序列图像采集设备，实现DPM码的完整拼接。由于小缝隙内的DPM码区域可近似为均匀无畸变，因此拼接出的DPM码可抵消柱面大曲率畸变。实验结果表明所提出算法对于刀具条码的柱面畸变具有良好的抑制效果。（3）提出了一种基于多信息决策级融合的刀具分类识别方法，利用刀具本身的重量、轮廓，以及残余条码纹理等特征，分别建立识别模型，并通过融合多个特征识别模型的综合决策完成刀具产品的确定和对应条码信息的恢复。实验证明所提出算法较好地解决了DPM码由于油污、磨损、锈蚀等原因导致失效、刀具追踪断路的问题，具有良好的实用性。（4）在上述研究成果基础上，开发出一套面向车间刀具DPM码的专用识读系统。分别对该系统的硬件装置与软件系统的设计与实现进行介绍，并以车间常用刀具为例介绍了该系统的具体应用。本文的研究成果将有助于DPM技术的深化和应用。初步的工业生产现场应用试验表明，论文所提出的相关原理和方法对于提高复杂环境下的刀具DPM码识别效果具有一定的实用价值。