Processus d’évaluation de la norme ISO 15415 pour les codes 2D : Optimisation de la qualité des codes-barres pour la réussite de l’entreprise

Du secteur de la santé à celui de la vente au détail et de la fabrication, l’évaluation des codes-barres 2D joue un rôle clé pour garantir la conformité, la précision et l’efficacité dans tous les secteurs. Cela est dû au fait que de mauvaises lectures peuvent entraîner des retards, des réimpressions, des produits gaspillés et des rétrocessions coûteuses, des erreurs que les normes d’évaluation des codes-barres sont conçues pour éviter.

La norme ISO 15415 d’évaluation des codes-barres fournit des directives pour évaluer les étiquettes de codes-barres en fonction de facteurs critiques tels que la clarté, la taille, le contraste, la définition des contours des codes et la modulation afin de garantir des lectures précises de la machine en production. S’assurer que vos codes-barres sont à la hauteur rationalise les opérations, maximise l’efficacité et minimise les erreurs.  

La norme ISO/CEI 15415 est spécifique aux codes 2D imprimés sur les étiquettes. Parmi les autres systèmes de classification courants, citons la norme ISO/IEC 15416 pour les codes-barres 1D et la norme ISO/IEC 29158 pour les codes DPM 2D. En interprétant les données de diagnostic du logiciel de vérification, les utilisateurs peuvent optimiser la taille de l’ouverture ou ajuster l’éclairage pour améliorer la qualité de la lecture ou apporter des modifications au processus d’impression des codes-barres pour améliorer la lisibilité.  

Comprendre le processus de décodage et de notation

Le processus de vérification de codes-barres commence par le décodage. Au cours de cette étape, le logiciel de vérification lit le code-barres pour extraire les informations codées. Un décodage réussi garantit que les données peuvent être correctement interprétées par un scanner. Le logiciel passe ensuite à l’évaluation de la qualité du code-barres.  

• Si un code ne peut être décodé, le vérificateur attribuera la note « F » et le statut « LECTURE IMPOSSIBLE ».
• Si le décodage du code-barres a réussi, la plus petite note obtenue devient le niveau global du code. Par exemple, si tous les autres paramètres sont notés « A » mais que la non-uniformité axiale reçoit un « B », la note de ce code-barres sera un « B ».

L’amélioration de la note commence par l’identification des paramètres à l’origine du score inférieur. Une inspection plus approfondie du code révélera les modules spécifiques responsables du problème, permettant des ajustements ciblés. Les codes-barres de haute qualité présentent un contraste net entre les modules noir et blanc, des contours nets et des proportions précises. Même les imperfections mineures peuvent créer des difficultés de décodage.  

La symbologie Data Matrix offre un exemple clair de la manière dont les codes-barres sont classés. L’un des codes 2D les plus courants, ils sont connus pour leur capacité à stocker la densité de données la plus élevée par module, ce qui rend la qualité du classement essentielle, en particulier pour les petits codes.  

• Les codes Data Matrix présentent un motif de localisation avec des côtés gauche et inférieur pleins formant une forme de « L », avec des motifs d’horloge horizontaux et verticaux (ou pistes) sur les côtés opposés du « L ».
• Le motif d’horloge indique le nombre de modules compris dans la matrice et est utilisé pour décoder la grille sur laquelle les modules sont placés.  
• La taille de la matrice détermine la taille du code, l’encodage et la correction des erreurs.

Le respect des normes ISO 15415 permet de contrôler la qualité des codes-barres, en s’assurant que vos codes sont faciles à décoder et fonctionnent de manière transparente entre les systèmes. 

Un guide étape par étape pour lire et évaluer un code 2D 

1. Le vérificateur capture une image.
2. Le logiciel ajoute un flou à l’image pour éliminer le bruit d’arrière-plan.
3. Un seuil global est calculé pour déterminer la luminosité des cellules.
4. L’image est convertie en noir ou blanc en fonction de ce seuil.
5. Le logiciel identifie le motif de localisation « L » et le motif d’horloge.
6. Une grille de référence est générée à l’aide du motif d’horloge.
7. Chaque intersection de grille est analysée pour les valeurs de lumière, formant une séquence binaire.
8. La correction des erreurs Reed-Solomon est appliquée à la séquence.
9. La séquence correcte est convertie en valeurs ASCII, révélant les données codées. 

Importance de la taille de l’ouverture pour la précision du code 2D  

Pour les codes 2D, l’ouverture désigne l’échantillon circulaire acquis aux intersections de grille utilisé par le logiciel pour déterminer si une cellule est sombre ou claire. Si le cercle d’échantillonnage acquiert des cellules à la fois foncées et claires, il en découle une nuance de gris. Dans l’idéal, l’ouverture doit être centrée dans une cellule de la bonne couleur. Les cellules dont les contours ne sont pas nets ou qui présentent des saignements de couleurs provenant d’autres cellules risquent de devenir grises. Le processus de décodage convertit l’image en une image binaire, ainsi, les éléments qui étaient gris doivent donc être convertis en élément noir ou en blanc, ce qui laisse de la place aux imprécisions. Une ouverture de taille incorrecte, trop grande ou trop petite, diminue la précision de la note.  

La norme ISO 15415 pour les codes 2D imprimés sur étiquette spécifie que vous devez définir la taille de l’ouverture conformément à votre norme d’application. En général, la norme d’application fixe la taille d’ouverture à 80 % du plus petit module autorisé dans l’application. Par exemple, dans une application GS1, qui fournit des normes mondiales pour les chaînes logistiques, les dimensions X peuvent varier de 10 MIL à 20 MIL avec une ouverture spécifiée de 8 MIL. Cela garantit une lecture cohérente et précise, conformément aux directives de GS1 en matière de qualité et de performance des codes-barres.