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ISO/IEC 29158: Updates DPM-Norm

Während es viele ISO-Normen gibt, die sich auf Barcodes beziehen, gibt es nur drei Normen, die beschreiben, wie die Barcodequalität gemessen wird. Zwei der Normen sind für Codes gedacht, die auf ein flaches Etikett gedruckt werden. Die dritte Norm, ISO/IEC 29158, ist eine Erweiterung der 2D-Norm für flache Etiketten, die an Codes für die Direktmarkierung von Teilen (DPM) und deren unterschiedliche Substrate angepasst ist.
Direct part marked barcodes on metal parts

Wichtige Erkenntnisse 

​​ISO/IEC 29158 bringt große Fortschritte bei der DPM-Barcode-Verifizierung. Diese Änderungen tragen zur Präzision der Bewertung, zur Verbesserung der Reflexionsmessung und zur Optimierung der Dekodierung bei. Hier ein genauerer Blick auf die wichtigsten Verbesserungen:

  • Kontinuierliche Bewertung: Der Übergang von 1,0 auf 0,1 Bewertungsstufen sorgt für präzisere und stabilere Barcode-Qualitätsergebnisse.
  • Minimale Reflexionsskala: Der erweiterte Sortierbereich berücksichtigt nun auch Helligkeitsschwankungen und verbessert die Genauigkeit von DPM-Codes.
  • Nadelprägungs-Algorithmus: Ein verbesserter Stick-Algorithmus verbindet die Punkte für eine bessere Dekodierung, mit vier Bewertungsszenarien für hervorragende Ergebnisse. 

Ende 2020 wurde eine aktualisierte Version der Norm ISO 29158:2020 für DPM-Barcodes veröffentlicht, die die vorherige Version aus dem Jahr 2011 ersetzt. Da ein designierter Ausschuss zusammentreten muss, um alle Änderungen zu diskutieren, zu erörtern und zu vereinbaren, bevor eine neue Fassung veröffentlicht wird, kommen Änderungen nicht sehr häufig vor. Wenn dies der Fall ist, ist es wichtig, die Änderungen in der letzten Überarbeitung zu beachten und zu verstehen.

Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Änderungen, die sich darauf auswirken, wie Ihre DPM-Verifizierungsergebnisse gelesen werden. 

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Kontinuierliche Bewertung

Um die Bewertungsskala für die meisten Qualitätsparameter auf eine kontinuierliche Bewertungsskala umzustellen, müssen zwischen den einzelnen Bewertungsstufen statt 1,0-Intervallen 0,1-Intervalle angewendet werden. Dadurch können Codes, die zuvor im Grenzbereich zwischen zwei Bewertungsstufen lagen, ein stabileres Ergebnis liefern.

Nachstehend finden Sie Beispiele für die frühere Bewertungsskala mit 1,0-Intervallen (A) (A) und die neue Bewertungskala mit 0,1-Intervallen (B). 

A

Original-ISO-15416-Grading-Chart.jpg
Bewertungen für SC, definiert durch Original ISO/IEC 15416

B

Continuous Grading.avif
Kontinuierliche Bewertung für Symbolkontrast. 

Neue Bewertungsskala für minimale Reflexion (MR)

Ein wichtiger Aspekt des DPM-Bewertungsverfahrens ist die automatische Aufhellung eines Bildes vor der Überprüfung. Die ursprüngliche Helligkeit ist jedoch wichtig, und sie wird für einen Mindestwert gemessen. In der vorherigen Fassung konnte der Mindestreflexionsgrad nur zu einer Bewertung A (4,0) oder F (0) führen. Wenn das Symbol vor der Anpassung weniger als 5 % Helligkeit hatte, würde es mit Nicht Bestanden bewertet. Jetzt kann der MR eine Bewertung zwischen „A“ und „F“ erhalten. Der neue Standard hat die Bewertungskala erweitert, sodass ein Code, der vor der Anpassung eine Helligkeit von 5 % aufweist, mit der Bewertung „C“ (1,5) bewertet wird. Ist die Helligkeit höher, so ist auch die Bewertung höher; ist die Helligkeit geringer, wird die Bewertung es wiederspiegeln.

In der vorherigen Norm:

  • MR-Bewertung ist A (4,0), wenn MR-Wert > 5 %
  • MR-Bewertung ist F (0), wenn MR-Wert < 5 %
  • Keine kontinuierliche Bewertung von MR

In der neuen Norm:

  • A (4,0)-Bewertung, wann immer MR > 15 %
  • MR von 5 % ist der Beginn eines C-Bewertungsbereichs (1,5)

 

Punktverbindungsalgorithmus für Nadelprägungs-Codes

Nadelprägungs-Symbole enthalten keine durchgehenden Kanten. Folglich funktioniert der normierte ISO-Referenzdekodieralgorithmus für Data-Matrix-Codes nicht bei Dot-Peen-Symbolen. Anstatt eine andere Symbiologiespezifikation zu festzulegen, wird ein spezieller Algorithmus verwendet, um die Punkte zu verbinden, der sogenannte Stick-Algorithmus. Der Stick-Algorithmus funktioniert, indem er Punkte verbindet, wenn beide Enden eines Sticks mit fester Länge auf der gleichen Farbe landen. Auf diese Weise werden benachbarte Punkte miteinander verbunden, so dass durchgehende Linien entstehen. Das verbundene Bild durchläuft dann den normierten Referenzdekodierungsalgorithmus. 

Dot peen 1.webp
Beispiel eines Codes mit Nadelprägung.

Bei der bisherigen Norm wird die Bewertung zweimal vorgenommen (mit 50 % und 80 % Blende), mit oder ohne Stick-Algorithmus, wobei die höhere der beiden Bewertungen angegeben wird. Nach der neuen Norm muss nun viermal bewertet werden, wobei die höchste Bewertung anzugeben ist. Die vier Überprüfungen erfolgen ohne den Stick-Algorithmus bei 50 % und 80 % Blendenöffnung und mit dem Stick-Algorithmus bei 50 % und 80 % Blendenöffnung. 

Dot peen 2.webp
Ein Beispiel dafür, wie der Stick-Algorithmus benachbarte Punkte miteinander verbindet
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Zuletzt geändert am28.04.2022

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