固定式工业识读器采集到的Data Matrix码图像,大都包含在复杂背景中,并且会受到一些外界不定因素的影响,且Data Matrix码的特性使得一些通用处理方法反而会增加工作量,因此从复杂环境中准确定位与倾斜校正Data Matrix码是本文的研究重点。本文结合Data Matrix码的常用情景,提出了一种在复杂环境中准确定位Data Matrix码的算法,在粗定位时,提出了一种快速自适应二值化算法结合Lo G算子进行边缘增强的方法,最大程度地突出Data Matrix码区域并弱化部分背景和噪声。再通过模板匹配获得条码待选区域,完成粗定位。这种粗定位方法适用于任意条码的粗定位,具有广泛的应用性。在精确定位时,根据Data Matrix码拥有探测图形“L”这一特性,为了后续倾斜校正的便利,运用一种改进的Hough变换对待测区域进行检测,确定Data Matrix码所在区域。本文并设计了一种基于Data Matrix码特性的倾斜校正算法。通过改进Hough变换获得探测图形“L”的端点信息,并将探测图形“L”的两条边分别用向量表示,通过两个向量的叉积与零值的大小比较确定Data Matrix码的旋转角度,再结合插值法完成Data Matrix码的倾斜校正。有别于传统算法,本文的倾斜校正算法特点在于仅需经过一次旋转就可以恢复出得到探测图形“L”位于左下端的Data Matrix码,不会因为Data Matrix码的倾斜角度过大而造成不可预计的校正结果。本文提出的算法在一定程度上解决了复杂环境下Data Matrix码难以准确定位以及Data Matrix码的倾斜给后续识别带来的问题,为工业环境中的Data Matrix码的实际应用问题提供了解决方案。