由于条形码具有自动录入、自动识别、自动统计等功能，使得它自诞生之日起便被广泛运用于商业、交通运输业、仓储业、金融业等领域，然而在国内供电行业上，其功能远没有得到充分的发挥。本课题是国网烟台供电公司智能抄表系统的研究项目的一部分，主要对智能抄表系统的基于图像处理的条形码信息识别部分进行了研究，本课题的主要研究内容及结论如下：首先，对条形码在供电行业的运用现状进行了研究，研究表明，条形码在国内的供电行业的运用有限，市场前景广阔。接着，对条形码的发展、分类、特点及运用进行了研究，并对在国内得到广泛运用的EAN-13条形码的结构、编码规则及译码原理进行学习，为通过图像处理对条形码的信息进行识别做好铺垫，此外还将CCD、CMOS及CIS图像传感器进行了对比，最终选择了带CCD图像传感器的数码相机作为本方案的图像采集器件。然后，采用最大类间法对条形码图像的噪声进行了过滤，实验表明其处理效果比较理想；采用伽马校正算法对图像进行校正，实验效果表明伽马校正能有效的增加条形码图像的前、后景的对比度。此外，运用灰度方差最小值原理对倾斜的条形码图像进行了校正。通过对比实验，采用加权平均值法对条形码图像进行灰度化处理，从而获得明暗效果理想的处理效果；根据实验效果采用Laplacian算法对条形码图像进行边缘化处理，实验表明该处理算法处理效果较好；采用不同的二值化算法对扫描图像进行了二值化实验，根据实验效果，本课题采用最大类间方差法结合基于局部极值法对扫描图像进行二值化处理。最后、通过实例对本文研究的基于图像处理的条形码信息识别效果进行了验证。实验表明，通过图像处理对条形码的识别效果好，能满足本项目的要求。本课题是基于图像处理的条形码识别技术在智能抄表项目中的应用得到的一些结论、数据，对拓展条码的识别方式及条形码在其他领域的运用具有一定的借鉴意义。