Cómo perfeccionar la calidad del código QR

¿Qué son los códigos QR? 

Masahiro Hara desarrolló el símbolo del sistema de respuesta rápida, más conocido como el código QR, para acelerar la lectura de códigos en las partes de automóviles. Logró su objetivo y mucho más. La tecnología se convirtió en un estándar ISO gracias a las múltiples ventajas que ofrecía sobre los códigos de barras tradicionales, que incluyen:

• Tiempos de decodificación hasta 10 veces más rápidos
• Mayor capacidad de almacenamiento de datos
• Tamaños flexibles
• Legibilidad en cualquier orientación
• Legibilidad hasta con 30 % del código dañado

Sin embargo, estos beneficios dependen de la calidad del código QR. Las compañías que producen códigos QR para uso interno o público deben asegurarse de que se decodifiquen fácilmente, y la mejor manera de hacerlo es utilizando un verificador de códigos de barras. Los verificadores de códigos de barras analizan los códigos QR probando diversos parámetros para determinar un grado de calidad general.

Antes de profundizar en el proceso de clasificación, revisemos las partes de un código QR. 

Comprender la estructura de los códigos QR

Zona muda: Espacio alrededor del borde del código que ayuda a separar el código de elementos de diseño o marcas cercanos. El tamaño mínimo es de 1 módulo (el tamaño de los cuadros más pequeños del código) en el estándar ISO 16480 para códigos QR o de 4 módulos en el estándar ISO 18004 para códigos QR destinados a leerse en dispositivos móviles.

Patrón de localización: Tres conjuntos anidados idénticos de cuadros blancos y negros que hacen que sea más rápido y fácil para los escáneres determinar la orientación y leer el código.

Patrón de alineación: Cuadros anidados en blanco y negro más pequeños que garantizan que el código pueda leerse incluso si el código está torcido o sobre una superficie curva. Le dicen al software lector dónde colocar la cuadrícula.

• Cuanto más grande sea el código, necesitará más patrones de alineación.
• Los códigos QR de más de 45 módulos requieren múltiples patrones de alineación. 

Patrón de temporización: Una línea en forma de L que se extiende entre los tres cuadros del patrón de localización ayuda a los lectores a determinar el tamaño de los módulos y la ubicación de los datos.

Información de formato: Áreas específicas del código que especifican tolerancia de error y un patrón de ocultación de datos .

Información sobre versiones: Áreas específicas del código que identifican cuál de las 40 versiones de códigos QR es utilizada e identifican la máscara de datos, los niveles de corrección de errores y los valores de enlace utilizados en el símbolo. Al igual que ocurre con los patrones de alineación adicionales, esta información solo aparece en símbolos mayores de 45 x 45 módulos.

Claves de datos y corrección: La mayor parte del código utiliza módulos claros y oscuros para datos y corrección de errores.

• La corrección de errores permite que hasta 30 % del código se dañe, pero aun así se decodifique. 

El proceso de clasificación del código QR

Los códigos QR se clasifican en base a las etapas del proceso de decodificación. Los detalles se establecen en el estándar ISO 15415 para códigos impresos en etiquetas e ISO 29158 para códigos marcados directamente en piezas (DPM).  

El software de lectura de símbolos comienza a decodificar al ubicar los tres grandes patrones localizadores en las esquinas de un código. Una vez que se encuentran esos patrones, la pista de sincronización y los patrones de alineación establecen una cuadrícula de caracteres. El color de cada módulo se mide en la intersección de las líneas de cuadrícula que caen cerca del centro de los módulos, y ese color se compara con el color que se supone que debe ser el módulo.

Muestreo circular para medición del color

El color de un módulo se mide dentro de una muestra circular llamada apertura, centrada en la intersección de las líneas de la cuadrícula. Debido a que la imagen a menudo tendrá diferentes tonos de gris dentro de la apertura, los lectores usan el color promedio dentro de esa área para evaluar el módulo. 

Determinación de módulos oscuros o claros

Los valores promedio de todos los módulos de un código se van trazando en un gráfico llamado histograma. La mitad gris entre los niveles más oscuros y más claros que se encuentran en el código se establece como el umbral global. Cada módulo se interpreta como claro u oscuro con base en si es más claro o más oscuro que el umbral global. Esto permite a los lectores adaptarse a las condiciones variantes de iluminación y a los fondos impresos. 

Clasificación de módulos de código QR

Una vez que se determina que un módulo es oscuro o claro, se evalúa el nivel de color real para ver qué tan cerca está del umbral global. Más distancia del umbral global es mejor: los módulos claros deben estar entre los puntos más brillantes en las imágenes y los oscuros deben estar cerca de los más oscuros.

Para reflejarlo, los módulos obtienen clasificaciones más altas con base en su distancia desde la mitad del histograma y clasificaciones más bajas conforme se acercan al umbral global.

La clasificación general de un código QR depende de las clasificaciones de todos sus componentes: patrones localizadores, pistas de sincronización, bloques de información de versión, bloques de información de formato, patrones de alineación y módulos de datos regulares.

Las reglas de clasificación para cada módulo son diferentes dependiendo de cuánto afecten la legibilidad del código QR.

Parámetros de clasificación del patrón de localización

Después de determinar los colores de las celdas, la siguiente fase del proceso de decodificación es identificar el patrón de localización: 

Asignación de clasificación para patrones de localización:

• 0 módulos incorrectos - A
• 1 módulo incorrecto - B
• 2 módulos incorrectos - C
• 3 módulos incorrectos - D
• 4 o más módulos incorrectos - F

Patrones de temporización

Patrón de temporización: pistas de sincronización horizontales y verticales

Asignaciones de clasificaciones basadas en pistas de sincronización

• 0 módulos incorrectos - A
• ≤ 7 % de módulos incorrectos - B
• ≤ 11 % módulos incorrectos - C
• ≤ 14 % módulos incorrectos - D
• > 14 % módulos incorrectos - F

Patrón de alineación

Cada patrón de alineación se examina para ver si contiene módulos incorrectos. Luego se clasifican con base en el porcentaje de patrones de alineación con errores. Si solo hay un patrón de alineación, cualquier daño a ese patrón dará como resultado un grado F.

Asignación de clasificaciones basada en patrones de alineación

• 0 patrones de alineación dañados - A
• ≤ 10 % de patrones de alineación dañados - B
• ≤ 20 % de patrones de alineación dañados - C
• ≤ 30 % de patrones de alineación dañados - D
• > 30 % de patrones de alineación dañados - F

Bloque de información sobre versiones

Los bloques de información de la versión solo se producen en símbolos de código QR con módulos de 45 x 45 o más. Estos bloques se repiten en dos lugares del símbolo para proporcionar protección de redundancia contra daños.

Asignaciones de clasificación basadas en bloques de información de la versión

• 0 módulos incorrectos - A
• 1 módulo incorrecto - B
• 2 módulos incorrectos - C
• 3 módulos incorrectos - D
• > 3 módulos incorrectos - F

Bloque de información de formato

Debido a que hay dos de ellos, la clasificación del bloque de información de formato es el promedio de dos clasificaciones. Si uno está dañado y recibe una F, y el otro recibe una A, la clasificación general para los bloques de información de formato será una C.

Asignaciones de clasificaciones basadas en bloques de información sobre la formación

• 0 módulos incorrectos - A
• 1 módulo incorrecto - B
• 2 módulos incorrectos - C
• 3 módulos incorrectos - D
• > 3 módulos incorrectos - F

Parámetros de clasificación adicionales para símbolos de código QR

Además de los patrones específicos de los códigos QR, se utilizan los siguientes parámetros al clasificar todos los códigos de barras 2D.

Decodificación exitosa

Cualquier código QR debe ser decodificado siguiendo el proceso que se indica en la especificación del código QR. Cualquier código tan dañado que no pueda decodificarse recibe una F. Un símbolo que se decodifica exitosamente obtiene una A, lo que significa que la clasificación real del símbolo dependerá de la clasificación del patrón fijo o de otros parámetros a continuación.

Corrección de error sin usar

Al igual que la mayoría de la simbología 2D, los símbolos del código QR contienen corrección de errores que permite al decodificador recuperar bits de datos incluso si algunos de los módulos son ilegibles. Sin embargo, la capacidad de corrección de errores se limita a un cierto número de módulos y el porcentaje de capacidad de corrección de errores que se utiliza determina la clasificación para la corrección de errores sin usar (Unused Error Correction, UEC).

Evaluaciones de clasificación basadas en la UEC

• ≥ 62 % de corrección de errores sin usar - A
• ≥ 50 % de corrección de errores sin usar - B
• ≥ 37 % de corrección de errores sin usar - C
• ≥ 25 % de corrección de errores sin usar - D
• < 25 % de corrección de errores sin usar - F

No uniformidad axial

Se espera que los códigos QR y sus celdas componentes lo sean. Cualquier distorsión que afecte la relación de aspecto del símbolo se mide como no uniformidad axial (Axial non-uniformity, ANU). El valor de ANU se calcula dividiendo la diferencia en las longitudes de los dos ejes entre el tamaño promedio de los dos ejes.

Asignación de clasificación basada en ANU:

• ≤ 6 % ANU-A
• ≤ 8 % ANU-B
• ≤ 10 % ANU-C
• ≤ 12 % ANU-D
• > 12 % ANU - F

No uniformidad de cuadrícula

El proceso de decodificación da como resultado una cuadrícula de líneas que se intersectan y que deben ubicarse en los centros de los módulos. Idealmente, la cuadrícula está igualmente espaciada en vertical y horizontal.

Sin embargo, en el uso real, la cuadrícula se adapta a las posiciones de los módulos de la pista de sincronización y a los patrones de alineación, por lo que puede no ser idéntica a la cuadrícula ideal.

La no uniformidad de la cuadrícula (Grid non-uniformity, GNU) mide la mayor diferencia entre las intersecciones de cuadrícula de las cuadrículas reales y las ideales como un porcentaje de la dimensión X.

Asignaciones de clasificaciones basadas en GNU

Cantidad de clasificación de no uniformidad de la cuadrícula:

• ≤ 38 % de GNU-A
• ≤ 50 % de GNU-B
• ≤ 63 % de GNU-C
• ≤ 75 % GNU-D
• > 75 % GNU - F
   

Modulación (MOD y RM) 

La modulación es una comparación del color real de los módulos de datos con el umbral global y sus colores esperados.  Cuanto más cerca esté del umbral global, más inciertos serán y menor será la clasificación para ese módulo. El porcentaje de módulos con cada nivel de color determina la clasificación. Una forma más directa de pensar en la modulación son las áreas localizadas con problemas de contraste.

Debido a que los códigos QR tienen corrección de errores, una pequeña cantidad de módulos inciertos no hace que un símbolo sea ilegible. Sin embargo, conforme más módulos se vuelven inciertos, el símbolo se vuelve más difícil de leer y menos resistente a la suciedad o a los daños.

Proceso de clasificación para MOD y RM

Para producir la clasificación de la modulación, los módulos con grados inferiores a A se cuentan como errores y se calcula una clasificación con base en la fórmula para la corrección de errores sin usar. Luego, el proceso se repite para los módulos clasificados como inferiores a B, C y D. La clasificación se calcula como la "mejor de los peores", lo que significa que para cada clasificación limitante se selecciona la menor clasificación limitante y el resultado de UEC, y la clasificación final para MOD o RM es la más alta de estas selecciones.

Diferencias entre MOD y RM

La diferencia entre MOD y RM es que, para MOD, los módulos que tienen el color incorrecto no se cuentan automáticamente como errores. En cambio, su distancia desde el umbral global se utiliza para asignar sus clasificaciones sin importar el color real que el módulo debería tener. Para RM, los módulos incorrectos siempre se cuentan como errores.

El enfoque MOD es eficaz para evaluar un proceso de impresión, no para juzgar si un símbolo es preciso o legible. Por otro lado, RM es más útil para medir la legibilidad de un símbolo ya que todos los módulos que tienen el color incorrecto se cuentan como errores.

Determinación de la clasificación de modulación final

Debido a que la clasificación general de un símbolo será la más baja de todos los parámetros, la más baja de MOD y RM determinará la clasificación final. Además, debido a que RM siempre será igual o menor que MOD, RM siempre seleccionará la clasificación final en lugar de MOD. En este sentido, MOD no es necesario para decidir la clasificación final de un símbolo pero puede ayudar a evaluar un proceso de impresión en algunos casos.

Comprensión de la calidad del código QR

Los fabricantes y productores de todo tipo pueden optimizar la calidad del código QR al comprender la estructura, el proceso de clasificación y la evaluación de la modulación. El uso correcto de todos los elementos, incluyendo zonas mudas, patrones localizadores, patrones de alineación, patrones de temporización e información de la versión, ayuda a crear códigos QR bien formados.

El proceso de clasificación es importante para identificar posibles problemas de contraste y mejorar la legibilidad. Lograr el equilibrio correcto entre la corrección de errores y la clasificación del color es crucial para un código QR confiable y eficiente. Al cumplir con las mejores prácticas e implementar técnicas de evaluación integrales, las organizaciones pueden garantizar códigos QR de alta calidad que mejoren las experiencias de los usuarios y sirvan con éxito sus propósitos previstos en el panorama digital actual.