金华条形码的印刷方式主要有两种

金华条形码的印刷方式主要有两种

作者：http://www.jhtxm.cn 时间：2021-08-21 08:30:49

金华条形码的印刷质量如何，关系到能否正常识读。墨色均匀一致，版面不脏不糊，条线清晰无断划，是条形码印刷的基本质量要求。金华条形码的印刷方式主要有两种：

一是采用印刷设备进行批量印刷复制，属于商业性的条码标签生产，这种方式一般将条码和图案一起拼版印刷；二是由计算机控制，适时进行打印条码标签和条码文件。前者适用于数量多、规格固定、内容相同的条码，与外包装图文同时设计和印刷。后者可通过计算机控制，实现按要求即时打印，灵活性较强。为确保印刷后的条码符合规格要求，应根据印刷工艺和承印物特点，考虑制版工艺。为便于使用时的正常识读，还应注意条形码的颜色搭配。

条形码的识读系统，设置扫描器光源一般为波长630～700nm的红光光源，故应考虑墨色的红光效应。扫描器的入射光照射在不同材料和颜色的条码表面，所起到的反射效果也不尽相同。黑墨对于红光可完全吸收，印品对入射光的反射率一般在3%以下，所以，大多数条形码都设计用黑墨印刷。而白墨对于红光则是完全反射，其印品对入射光的反射率接近于100%，所以，它是最理想的空白用色。

基于上述原因，印品上的条形码多数印在白纸上。透明的薄膜包装物不适宜直接印刷条码，应先印上白墨或黄色、橙红色做衬底，然后印上深色的条形码，如黑、深绿、深蓝色等，这样便于识读使用。

从信息产业部科技司了解到，《二维条码网格矩阵码（GM）》和《二维条码紧密矩阵码（CM）》作为二维条码的码制标准，制订完成，目前已呈部长签发，近期将作为推荐性行业标准发布。据信息产业部科技司透露，以前我们的二维条码国标是才从美国PDF417码和日本的QR码翻译过来，现在有了自主研发的技术，并成为行业标准，让企业有了更多选择的余地。

二维条码是什么？随着信息技术特别是电子商务、电子政务的迅猛发展，传统的生产和贸易形式正在进行变革，为适应全球经济活动中剧烈的市场竞争，生产制造商或贸易伙伴之间不断地寻求如何通过高效的供应链管理实现对信息流和实物流进行有效控制，简化商业活动流程，降低经营成本，由此产生了标识信息处理技术。标识技术是信息技术中的基础技术。标识技术是对人、财、物、票和事等实体进行信息管理的关键一环。自动识别技术包括条码（一维和二维）、卡技术（磁、光和芯片）、射频识别（RFID）、生物特征识别等，其中最具代表性的是一维条码技术、二维条码技术以及RFID技术。

条码是至今最为人所知和最成功的自动识别技术，分为一维条码和二维条码两类。一维条码可存储8到30个字符，有一些码制只能存储数字，相应的标准由AIM和ISO制定，其最大的缺点是容量小，抗污损能力弱。二维条码作为一对于刚接触条码软件的朋友来说，经常遇到的问题是，我做的流水条码数据或者数据库导入的数据，预览和打印的时候怎么只有一个？遇到这种情况，我们经常会问打印设置中数据量设置了吗？有的说设置了，有的则是没有。接下来我们具体了解下条码软件中的数据量、标签份数以及结束页码各是指什么？

在条码软件打印设置中，有数据量的设置，如果条码数据是手动输入的，可以在数据量中手动输入需要打印的流水条码的数量即可批量生成。如果标签内容是数据库导入的，点击数据量后面的全部即可加载全部的信息。数据量指的是要打印的标签的个数。标签份数指的是一个标签重复打印多少份。要想一个标签重复打印两份或者三份的话，你可以处理一下你excel表中的数据，把想要打印两份或者三份的数据再在Excel表中复制两行或者三行，软件调用的是你Excel表中的数据，你EXcel表中有几份数据，打印出来就是几份。

或者借助一个数据处理工具，处理一下你Excel表中的数据，在进行导入打印，具体操作可以参考：标签打印软件如何是按不同标签打印不同份数。以上两种方法都可以实现的。有些客户说在打印设置中输入了数据量、标签份数，但是点击预览查看效果的时候，还是只有一条条码数据，咨询这个是怎么回事？

如果出现这种情况，可以检查下软件中结束页码是多少？如果数据量、标签份数都设置了。但是开始页码和结束页码是1的话，打印一张是正确的。如果想要批量打印，可以点击结束页码后面的尾页，即可显示全部的数据。如果不想要打印全部的数据的话，可以根据自己的需求输入结束页码。这里输入结束页码为100，效果如下图所示：以上就是条码软件打印设置中关于数据量、标签份数、结束页码的区别，感兴趣的朋友可以下载条码软件设计一个条码标签，立马就能明白它们之前的不同之处了。有关打印设置中记忆页码和指定页码的介绍，可以参考：条码打印软件中打印设置页面参数详解。

稳定可靠、简单易用等特点，而且数据容量非常大，并且包含了非常强大的信息纠错功能，通常一个二维条码能够存储多达上千字符。二维条码在电子商务、电子政务的信息安全、交易、物流、产业链管理等诸多方面具有广泛的应用，贯穿工业、商业、国防、交通运输、金融、医疗卫生、邮电及办公室自动化等识别领域。