Ein genauer Blick auf den ISO 15415 Bewertungsprozesses für 2D-Codes

Diagnoseinformationen, die von der Verifizierungssoftware bereitgestellt werden, bedürfen der Interpretation. Ein grundlegendes Verständnis des Dekodierungs- und Bewertungsprozesses kann Benutzer*innen dabei helfen, herauszufinden, welche Anpassungen sie möglicherweise vornehmen müssen, wie zum Beispiel die Überprüfung der Blendengröße oder die Änderung des Beleuchtungswinkels. Zuvor haben wir den ISO 15416 Bewertungsprozess für 1D-Barcodes der Internationalen Organisation für Normung erläutert. Werfen wir nun einen genaueren Blick auf die Schritte für die Bewertung von zweidimensionalen (2D) Codes nach dem ISO 15415 Standard.

Dekodiervorgang für 2D-Codes

Die besten Barcodes haben einen hohen Kontrast zwischen den schwarzen und weißen Modulen mit scharfen Kanten und idealen Proportionen. Selbst kleinste Unregelmäßigkeiten können Probleme mit dem Barcode verursachen. Ein Barcode-Verifier vergleicht die Barcodes mit einer perfekten Version des Barcodes und identifiziert Bereiche mit Problemen. Um vollständig zu verstehen, warum selbst die geringste Abweichung eine Rolle spielt, muss man zuerst verstehen, wie eine Verifizierungssoftware Barcodes dekodiert. Nehmen wir als Beispiel einen Data-Matrix-Code.

Die Data Matrix-Symbologie ist wahrscheinlich der am weitesten verbreitete 2D-Code. Er ermöglicht die höchste Datendichte pro Modul, insbesondere für kleine Symbole, so dass die Qualität der Einstufung von entscheidender Bedeutung ist. Das Suchmuster besteht aus festen linken und unteren Seiten, die ein „L“-Muster und ein horizontales sowie vertikales Taktmuster (oder eine Spur) auf den gegenüberliegenden Seiten des „L“ bilden. Das Taktmuster gibt die Anzahl der Module in der Matrix an und wird zur Dekodierung des Gitters verwendet, auf dem die Module platziert sind. Sämtliche Informationen über die Symbolgröße, Kodierung und Fehlerkorrektur werden aus der Größe der Matrix ermittelt.

Das Dekodierungsverfahren umfasst mehrere Schritte, um einen Barcode zu lesen und einzustufen. Behalten Sie dieses Verfahren bei der Verifizierung im Hinterkopf, da die Qualitätsparameter alle Berechnungen darüber sind, wie wahrscheinlich jeder der Dekodierungsschritte fehlschlagen wird. Die Schritte erfolgen in folgender Reihenfolge:

1. Der Verifier erfasst das Bild.
2. Die Software fügt dem Bild eine Unschärfe hinzu, um Rauschen oder Textur im Hintergrund zu entfernen.
3. Der Gesamt-Schwellenwert wird auf dem unscharfen Bild berechnet. Der Gesamt-Schwellenwert ist der eingestellte Wert, um zu bestimmen, ob eine Zelle näher an Weiß oder Schwarz liegt.
4. Die Software wandelt es in ein Schwarz-Weiß- oder „binäres“ Bild um. Um das Bild zu binarisieren, nimmt die Software das unscharfe Bild, das Grauwerte aufweist, und wandelt dann jedes Pixel entweder in Schwarz oder in Weiß um.
5. Die Software zeichnet Linien nach, um das „L“-Muster zu finden, und sucht nach einem Taktmuster. Im Wesentlichen geht es um die Lokalisierung des Suchmusters.
6. Ausgehend vom Abstand der Taktzähne wird das Referenz-Dekodiergitter generiert.
7. Am Gitterschnittpunkt wird ein Kreis gezeichnet (die Blende) und der enthaltene Lichtwert wird mit dem Schwellenwert verglichen, wodurch basierend auf der Farbe in der Zelle eine Folge von Binärdaten, genannt Bitstrom, erzeugt wird.
8. Der Bitstrom (Datensequenz) wird mit Hilfe der Reed-Solomon-Fehlerkorrektur korrigiert.
9. Der korrigierte Bitstrom wird in ASCII-Werte umgewandelt, wodurch die Daten innerhalb des Barcodes angezeigt werden.

Bedeutung der Blendengröße für 2D-Codes

Bei 2D-Codes bezieht sich die Blende auf das kreisförmige Muster, das am Gitterschnittpunkt erfasst wird. Jeder dieser Musterkreise wird von der Software verwendet, um festzustellen, ob eine Zelle dunkel oder hell ist. Jedes Mal, wenn der Musterkreis sowohl dunkle als auch helle Zellen in ihm erfasst, ergibt sich ein Grauton. Im Idealfall möchten Sie, dass Ihre Blende perfekt in der Mitte einer Zelle zentriert ist, die die richtige Farbe hat. Zellen, die ohne eine scharfe Kante beginnen oder in die andere Zellfarben auslaufen, ergeben mit Sicherheit eine graue Farbe. Das Dekodierungsverfahren wandelt das Bild in ein binäres um, so dass alles, was grau war, in Schwarz oder Weiß umgewandelt werden muss. Jede Zelle, die grau ist, lässt Raum für Fehler. Eine zu große oder zu kleine
Blende wird dazu führen, dass Ihre Einstufung weniger genau ist.

In der Norm ISO 15415 für 2D-Codes auf einem Etikett müssen Sie die Blendengröße entsprechend Ihrer Anwendungsnorm einstellen. Normalerweise legt eine Anwendungsnorm die Blendengröße auf 80 % der kleinsten in der Anwendung zulässigen Modulgröße fest. Eine typische GS1-Anwendung erlaubt beispielsweise einen Bereich von X-Abmessungen von 10 MIL bis 20 MIL und spezifiziert eine Blendengröße von 8 MIL.

ISO 15415 Bewertungsprozess

Während des Dekodierungsverfahrens sind verschiedene Schritte erforderlich, um den Bewertungsprozess abzuschließen. Der erste Schritt ist die Feststellung, ob ein Code vom Standard-Referenz-Dekodieralgorithmus gelesen werden kann. Hierbei handelt es sich im Wesentlichen um einen sehr grundlegenden Algorithmus, der das oben beschriebene Dekodierungsverfahren durchläuft. Sämtliche Verifier verwenden den Standard-Referenz-Dekodieralgorithmus für ihren ersten Schritt im Verifizierungsprozess. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass selbst die einfachsten Barcode-Leser in der Lage sind, das Symbol zu dekodieren.

Kann ein Code nicht gelesen werden, zeigt der Verifier die Klasse „F“ und den Status „NICHTDEKODIERUNG“ an. Das unterscheidet sich von der Anzeige eines fehlerhaften Codes, der dekodiert wurde. Ein Code, der mit der Klasse „F“ bewertet wurde, den Dekodiervorgang jedoch bestanden hat, zeigt eine Bewertungsklasse für jeden einzelnen Qualitätsparameter. Als Gesamtklasse des Barcodes gilt die niedrigste Bewertungsklasse. Zeigen die Ergebnisse zum Beispiel ein „A“ für jeden Parameter, während aber ein „B“ wegen Axialungleichmäßigkeiten gegeben wird, gilt die Klasse „B“ für diesen Barcode.

Sobald der Verifizierungsprozess abgeschlossen ist und eine endgültige Klasse generiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, zu sehen, welche Parameter zu einer Herabsetzung der Klasse führen. Sobald die Parameter mit der niedrigsten Bewertung identifiziert sind, wird ein genauer Blick auf den Barcode selbst zeigen, welche Module das Problem verursachen. Laden Sie das Whitepaper „Ergebnisse der Barcode-Verifizierung richtig verstehen“ herunter, um gängige Lösungen für unerwünschte Ergebnisse zu sehen.