随着服务意识的提高,很多电商企业要求自己平台每天产生的订单全程可追踪,二维码作为廉价便捷的信息储存手段经常被用来储存订单信息,并在订单流通的各个环节方便地通过扫码的方式进行标记或订单信息的提取；此外企业积累的巨量订单信息也急需数据挖掘技术进行处理以转化为更为直观的经营指标。但现实使用中由于扫描过程和外部环境条件等各种因素很容易造成二维码图像的不佳,导致解码失败。在图像扫描的过程中,相机对于场景的相对运动会给二维码图像带来一定程度的运动模糊；相机拍摄过程中的失焦也会带来失焦模糊；光照条件差的时候拍摄的图像对比度过低,导致二维码解码失败；对于距离过远的二维码进行扫描,二维码在图像上的分辨率过低,对解码造成了一定困难。本文描述了二维码基本编码原理和其使用的错误纠正编码。系统实现了自适应直方图均衡化来增强背光环境下二维码图像的对比度,大幅提高背光环境下二维码图像解码成功率。系统结合了维纳反卷积算法和理查德-露西算法来除去失焦模糊,并利用基于L0正则项的盲性反卷积算法消除运动模糊,均在输出的图像上取得了良好的峰值信噪且提高了图像处理效率。系统基于鲁棒的超分辨率优化能量,通过梯度下降法进行求解,融合了多张低分辨率图像来预估出高分辨图像,并在一定程度上提高了远距离情况下拍摄的具有过低分辨率的二维码图像的解码成功率。解决扫码难题后,本文进一步将扫码采集到的大量订单数据进行挖掘分析,并对编程理念及结果进行了分析。