Come migliorare la qualità dei codici QR

Cosa sono i codici QR? 

Masahiro Hara ha sviluppato il simbolo del sistema a risposta rapida, meglio noto come codice QR, per velocizzare la lettura dei codici sulle componenti delle automobili. Ha raggiunto il suo obiettivo ed è andato anche oltre: la tecnologia è diventata uno standard ISO grazie ai molteplici vantaggi che offriva rispetto ai codici a barre tradizionali, tra cui:

• Tempi di decodifica fino a 10 volte più veloci
• Maggiore capacità di archiviazione dei dati
• Dimensioni flessibili
• Leggibilità in qualsiasi inclinazione
• Leggibilità con fino al 30% del codice danneggiato

Questi vantaggi dipendono però dalla qualità del codice QR. Le aziende che producono codici QR sia per uso interno che pubblico devono assicurarsi che siano facilmente decodificabili e il modo migliore per farlo è utilizzare un tester di codici a barre. I tester di codici a barre analizzano i codici QR testando diversi parametri per determinare un grado di qualità complessivo.

Prima di immergerci nel processo di classificazione, esaminiamo le parti di un codice QR. 

La struttura dei codici QR

Zona libera: Spazio intorno al bordo del codice che aiuta a separare il codice dagli elementi di design o da segni vicini. La dimensione minima è 1 modulo (la dimensione dei quadrati più piccoli del codice) nello standard ISO 16480 per i codici QR o 4 moduli nello standard ISO 18004 per i codici QR da leggere sui dispositivi mobili.

Finder pattern: Tre set nidificati identici di quadrati bianchi e neri che rendono più facile e veloce per gli scanner determinare l’inclinazione e leggere il codice.

Pattern di allineamento: Quadretti nidificati più piccoli in bianco e nero che assicurano che il codice possa essere letto anche se è inclinato o posizionato su una superficie curva. Indicano al software del lettore dove posizionare la griglia.

• Più grande è il codice, più modelli di allineamento saranno necessari.
• I codici QR con più di 45 moduli richiedono più modelli di allineamento. 

Pattern di temporizzazione: Una linea a L che si estende tra i tre quadrati del pattern del mirino aiuta i lettori a determinare la dimensione dei moduli e la posizione dei dati.

Informazioni sul formato: Aree specifiche del codice che indicano la tolleranza agli errori e un pattern di mascheramento dei dati.

Informazioni sulla versione: Aree specifiche del codice che identificano quale delle 40 versioni di codici QR viene utilizzata, e identifica il mascheramento dei dati, i livelli di correzione degli errori e i valori di collegamento utilizzati nel simbolo. Come per i pattern di allineamento supplementari, queste informazioni sono riportate solo nei simboli di dimensioni superiori a 45 x 45 moduli.

Dati e chiavi di correzione: La parte più consistente del codice, che utilizza moduli chiari e scuri per i dati e la correzione degli errori.

• La correzione degli errori consente di riuscire a decodificare il codice anche se è stato danneggiato fino al 30%. 

Il processo di classificazione del codice QR

I codici QR vengono classificati in base alle fasi del processo di decodifica. I dettagli sono riportati nello standard ISO 15415 per i codici stampati su etichette e nello standard ISO 29158 per i codici direttamente contrassegnati sulle parti (DPM).  

Il software per la lettura dei simboli avvia la decodifica individuando i tre grandi schemi di finder negli angoli di un codice. Una volta trovati questi elementi, la traccia di sincronizzazione e i pattern di allineamento stabiliscono una griglia di caratteri. Il colore di ciascun modulo viene misurato all’intersezione delle linee della griglia, che si trovano vicino al centro dei moduli, e questo colore viene confrontato con il colore di cui dovrebbe essere il modulo.

Campionamento circolare per la misurazione del colore

Il colore di un modulo viene misurato all’interno di un campione circolare chiamato apertura, centrato sull’intersezione delle linee della griglia. Poiché l’immagine avrà spesso diverse tonalità di grigio all’interno dell’apertura, per valutare il modulo i lettori utilizzano il colore medio all’interno di quell’area. 

Determinazione dei moduli scuri o chiari

I valori medi per tutti i moduli in un codice sono tracciati su un grafico chiamato istogramma. Il grigio a metà tra i livelli più scuri e quelli più chiari trovati nel codice viene quindi impostato come valore di soglia globale. Ogni modulo viene interpretato come chiaro o scuro in base al fatto che sia più chiaro o più scuro del valore di soglia globale. Ciò consente ai lettori di adattarsi a diverse condizioni di illuminazione e sfondi stampati. 

Classificazione dei moduli codice QR

Nel momento in cui un modulo viene definito scuro o chiaro, il livello di colore effettivo viene valutato per vedere quanto si avvicina al valore di soglia globale. Maggiore è la distanza dal valore di soglia globale, meglio è: i moduli chiari dovrebbero essere tra i punti più luminosi nelle immagini e quelli scuri dovrebbero essere tra i più scuri.

Per questo motivo, i moduli ricevono voti più alti in base alla loro distanza dal centro dell’istogramma e voti più bassi quando si avvicinano al valore di soglia globale.

Il punteggio complessivo di un codice QR dipende dai punteggi di tutti i suoi componenti: finder pattern, piste di sincronizzazione , blocchi di informazioni sulla versione, blocchi di informazioni sul formato, pattern di allineamento e moduli dati regolari.

Le regole di classificazione per ciascun modulo sono diverse a seconda di quanto influiscono sulla leggibilità del codice QR.

Parametri di classificazione del finder pattern

Dopo aver determinato i colori delle celle, la fase successiva del processo di decodifica consiste nell’identificare il finder pattern: 

Assegnazione di un punteggio per i finder pattern:

• 0 moduli errati-A
• 1 modulo errato-B
• 2 moduli errati-C
• 3 moduli errati-D
• 4 o più moduli errati-F

Pattern di temporizzazione

Pattern di temporizzazione: tracce di sincronizzazione orizzontali e verticali

Assegnazione dei punteggi basati sulle tracce di sincronizzazione

• 0 moduli errati-A
• ≤ 7% moduli errati-B
• ≤11% moduli errati-C
• ≤14% moduli errati-D
• >14% moduli errati-F

Pattern di allineamento

Ogni pattern di allineamento viene esaminato per verificare se contiene moduli errati, quindi classificato in base alla percentuale dei pattern di allineamento con errori. Se è presente un solo pattern di allineamento, qualsiasi danno a quel pattern comporterà una qualità di grado F.

Assegnazione del punteggio in base ai pattern di allineamento

• 0 pattern di allineamento danneggiati-A
• ≤ 10% dei pattern di allineamento danneggiati-B
• ≤ 20% dei pattern di allineamento danneggiati-C
• ≤ 30% dei pattern di allineamento danneggiati-D
• > 30% dei pattern di allineamento danneggiati-F

Blocco informazioni sulla versione

I blocchi di informazioni sulla versione si trovano solo nei simboli del codice QR con 45 x 45 moduli o più. Questi blocchi vengono ripetuti in due punti del simbolo per fornire una protezione ridondante contro i danni.

Assegnazione dei punteggi in base ai blocchi di informazioni sulla versione

• 0 moduli errati-A
• 1 modulo errato-B
• 2 moduli errati-C
• 3 moduli errati-D
• > 3 moduli errati-F

Blocco di informazioni sul formato

Poiché ce ne sono due, il punteggio del blocco delle informazioni sul formato è la media di due punteggi. Se uno è danneggiato e riceve una F e l’altro riceve una A, il grado complessivo per i blocchi di informazioni sul formato sarà una C.

Assegnazioni dei punteggi in base ai blocchi di informazioni sulla formazione

• 0 moduli errati-A
• 1 modulo errato-B
• 2 moduli errati-C
• 3 moduli errati-D
• > 3 moduli errati-F

Parametri di classificazione aggiuntivi per i simboli dei codici QR

Oltre ai modelli specifici per i codici QR, per la classificazione di tutti i codici a barre 2D vengono utilizzati i seguenti parametri.

Decodifica efficace

Qualsiasi codice QR deve essere decodificabile seguendo il processo indicato nella specifica del codice QR. A qualsiasi codice così danneggiato da non poter essere decodificato viene assegnata una F. Un simbolo che viene decodificato correttamente guadagna una A, il che significa che il punteggio effettivo del simbolo dipenderà dal grado del modello fisso o dagli altri parametri riportati di seguito.

Correzione degli errori non utilizzata

Come la maggior parte della simbologia 2D, i simboli del codice QR contengono la correzione degli errori, che consente al decodificatore di recuperare bit di dati anche se alcuni moduli sono illeggibili. Tuttavia, la capacità di correzione degli errori è limitata a un certo numero di moduli e la percentuale di capacità di correzione degli errori utilizzata determina il grado di correzione degli errori non utilizzata (UEC).

Classificazioni basate su UEC

• ≥ 62% correzione degli errori non utilizzata-A
• ≥ 50% correzione degli errori non utilizzata-B
• ≥ 37% correzione degli errori non utilizzata-C
• ≥ 25% correzione degli errori non utilizzata-D
• <25% correzione degli errori non utilizzata-F

Mancata uniformità assiale

Si prevede che i codici QR e le celle che li compongono siano. Qualsiasi distorsione che influisca sulle proporzioni del simbolo viene misurata come non uniformità assiale (axial non-uniformity, ANU). Il valore di ANU viene calcolato dividendo la differenza delle lunghezze dei due assi per la dimensione media dei due assi.

Assegnazione della classificazione basata su ANU:

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

Mancata uniformità della griglia

Il processo di decodifica dà luogo a una griglia di linee intersecate che devono essere situate al centro dei moduli. Idealmente, la griglia è equamente distanziata verticalmente e orizzontalmente.

Tuttavia, nell’uso effettivo la griglia si adatta alle posizioni dei moduli del track di sincronizzazione e ai pattern di allineamento, quindi potrebbe non essere identica alla griglia ideale.

La non uniformità della griglia (GNU) misura la differenza maggiore tra le intersezioni delle griglie effettiva e ideale come percentuale della dimensione X.

Assegnazione del punteggio basata su GNU

Entità di non uniformità della griglia Punteggio:

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

Modulazione (MOD e RM) 

La modulazione è un confronto tra il colore effettivo dei moduli di dati e il valore di soglia globale e i loro colori previsti.  Più ci si avvicina al valore di soglia globale più sono incerti e minore è il punteggio per quel modulo. La percentuale di moduli con ciascun livello di colore determina il punteggio. Un modo più semplice di pensare alla modulazione sono le aree localizzate con problemi di contrasto.

Poiché i codici QR comprendono la correzione degli errori, un piccolo numero di moduli incerti non rende illeggibile un simbolo. Man mano che un numero sempre maggiore di moduli diventa incerto, tuttavia, il simbolo diventa più difficile da leggere e meno resiliente allo sporco o ai danni.

Processo di classificazione per MOD e RM

Per produrre il punteggio di modulazione, i moduli con punteggi inferiori ad A vengono conteggiati come errori e un punteggio viene calcolato in base alla formula per la correzione degli errori non utilizzata. Quindi, il processo viene ripetuto per i moduli classificati inferiori a B, C e D. Il punteggio viene calcolato come il "migliore dei peggiori", il che significa che per ogni punteggio limitante viene selezionato il punteggio limitante inferiore e il risultato UEC, e il punteggio finale per MOD o RM è il più alto di queste selezioni.

Differenze tra MOD e RM

La differenza tra MOD e RM è che per MOD, i moduli che hanno un colore errato non vengono conteggiati automaticamente come errori. Al contrario, la distanza dal valore di soglia globale viene utilizzata per assegnare i punteggi indipendentemente dal colore effettivo del modulo. Per RM, i moduli errati vengono sempre conteggiati come errori.

L’approccio MOD è efficace per valutare un processo di stampa, non per giudicare quanto sia accurato o leggibile un simbolo. D’altro canto, RM è più utile per misurare la leggibilità di un simbolo perché tutti i moduli con il colore sbagliato vengono conteggiati come errori.

Determinazione del punteggio di modulazione finale

Poiché il punteggio complessivo di un simbolo sarà il più basso tra tutti i parametri, il più basso tra MOD e RM determinerà il punteggio finale. Inoltre, poiché RM sarà sempre uguale o inferiore a MOD, RM selezionerà sempre il punteggio finale piuttosto che MOD. In questo senso, MOD non è necessario per decidere il punteggio finale di un simbolo, ma può aiutare a valutare un processo di stampa in alcuni casi.

Capire la qualità dei codici QR

Qualunque produttore e fabbricante può ottimizzare la qualità dei codici QR comprendendone la struttura, il processo di classificazione e la valutazione della modulazione. L’uso corretto di tutti gli elementi, comprese le zone libere, i pattern di ricerca, i pattern di allineamento, i pattern di temporizzazione e le informazioni sulla versione, aiuta a creare codici QR ben formati.

Il processo di classificazione è importante per identificare potenziali problemi di contrasto e migliorare la leggibilità. Per un codice QR affidabile ed efficiente è fondamentale trovare il giusto equilibrio tra correzione degli errori e classificazione dei colori. Aderendo alle best practice e implementando tecniche di valutazione complete, le organizzazioni possono garantire codici QR di alta qualità che migliorano le esperienze degli utenti e servono con successo agli scopi previsti nel panorama digitale odierno.