自动识别技术是一项关键的零件识别技术,如何有效标记和快速识别零件信息一直是相关领域内研究的热点问题。零件直接标刻条码技术将二维条码技术和零件表面直接加工技术有机结合,选用某种加工手段在零件表面形成永久性的乃至与零件同寿命的条码符号,通过自动识别设备即可读取条码内容实现对零件的相关信息的获取。激光标刻是一种精确度高、运行稳定并且速度快的方式,可以形成清晰的、永久性的条码标记,所以被广泛应用在重要零部件的标识中。金属零件在制造业的各个领域都占有相当大的比重,金属表面直接标记条码的研究工作具有很大的应用前景和实用价值。但是金属本身的纹理性、高反光、易生锈和低对比度的特点加大了金属表面直接标记条码识读难度,国外识读设备的领先生产者研发了一系列条码识读设备,并具有包括智能相机和基于PC的视觉解决方案的硬件产品线的供应能力；与此形成鲜明对比,国内的相关产品存在精度低、可靠性差、通用性不足等缺点,市场上的高速高精的条码识读设备主要依靠进口。为了尽快推广零件识别技术在制造业的应用,亟需提高金属表面直接标记条码的识读能力。在这一背景下,本文以金属表面激光直接标记Data Matrix条码图像为研究对象开展了以下研究：优化图像采集的光照条件以便达到提高条码图像的总体质量的目的。设计完整的条码图像预处理方案,包括图像去噪处理,条码定位和条码图像的二值化处理。在比较了几种常用的图像二值化方法的处理结果后确定迭代法作为图像预处理中条码二值化方法。对相关标准中涉及的条码质量指标进行考量,结合金属表面直接标记条码的特征确定以对比度、印刷增长率和轴向均匀度为特征属性建立条码的综合质量评价模型。在该质量模型中,使用CRITIC法确定各指标的权重,通过TOPSIS多指标决策法获得条码的质量等级评价结果,建成指定基底材料上直接标记条码的质量评价库。针对劣质条码进行了图像修复,对于金属条码中广泛存在的对比度低、存在金属纹理等问题,综合考虑条码的全局灰度范围、边界灰度信息与局部灰度变化,将最大类间方差法(Otsu)与最小距离邻域阈值贡献法相结合完成条码的二值化处理。与传统二值化方法相比,文中提出的方法有效改善了劣质条码的二值化处理结果,条码识别率有了显著提高。完成了金属表面直接标记条码图像的重构任务。利用卷积运算扩大条码边界处的变化改善网格划分结果,考察条码各子区域同剩余子区域间的灰度差异信息进行初步重构,然后结合Data Matrix条码的固定结构特征完成条码的二次重构。通过两次条码重构效果的对比证明实施二次重构的必要性；条码重构与条码二值化结果对比则说明了条码重构的规范性和可靠性。