Processo di valutazione codice 2D secondo la norma ISO 15415: Ottimizzazione della qualità dei codici a barre per il successo aziendale

Dall’assistenza sanitaria al retail e alla produzione, la classificazione dei codici a barre 2D svolge un ruolo chiave nel garantire conformità, precisione ed efficienza in tutti i settori. Questo perché scansioni di scarsa qualità possono causare ritardi, ristampe, spreco di prodotti e costosi chargeback, problemi che gli standard di classificazione dei codici a barre sono progettati a prevenire.

Lo standard ISO 15415 per la classificazione dei codici a barre stabilisce come valutare etichette e codici a barre in base a fattori chiave come chiarezza, dimensioni, contrasto, definizione dei bordi e modulazione, per garantire una lettura accurata da parte delle macchine in produzione. Assicurarsi che i codici a barre siano all’altezza delle aspettative semplifica le operazioni, massimizza l’efficienza e riduce al minimo gli errori.  

ISO/IEC 15415 è specifico per i codici 2D stampati sulle etichette. Altri sistemi di classificazione comuni includono ISO/IEC 15416 per codici a barre 1D e ISO/IEC 29158 per codici DPM 2D. Interpretando i dati diagnostici forniti dal software di verifica, gli utenti possono ottimizzare la dimensione dell’apertura o regolare l’illuminazione per migliorare la qualità di scansione, oppure intervenire sul processo di stampa dei codici a barre per aumentarne la leggibilità.  

Comprensione del processo di decodifica e classificazione

Il processo di verifica dei codici a barre inizia con la decodifica. Durante questa fase, il software di verifica legge il codice a barre per ricavare le informazioni codificate. Una decodifica corretta garantisce che i dati vengano interpretati correttamente da uno scanner. Il software passa quindi alla classificazione della qualità del codice a barre.  

• Se un codice non può essere decodificato, il verificatore restituisce una valutazione “F” e lo stato “NESSUNA DECODIFICA”.
• Se il codice a barre viene decodificato correttamente, la valutazione più bassa assegnata diventerà la classificazione complessiva del codice. Ad esempio, se tutti gli altri parametri sono classificati con “A” ma la non uniformità assiale riceve “B”, la classificazione di quel codice a barre sarà “B”.

Una classificazione migliore inizia con l’identificazione dei parametri che causano un punteggio più basso. Un’ispezione più attenta del codice rivelerà i moduli specifici responsabili del problema, consentendo delle regolazioni mirate. I codici a barre di alta qualità presentano un contrasto netto tra moduli bianchi e neri, bordi definiti e proporzioni precise. Anche piccole imperfezioni possono portare a problemi di decodifica.  

La simbologia Data Matrix offre un chiaro esempio di come vengono classificati i codici a barre. Uno dei codici 2D più comuni, è noto per la sua capacità di memorizzare la più alta densità di dati per modulo, rendendo essenziale la qualità della classificazione, specialmente per i simboli più piccoli.  

• I codici Data Matrix presentano un modello di ricerca con lati solidi a sinistra e in basso che formano una “L”, con modelli di clocking orizzontali e verticali (o tracce) sui lati opposti della “L”.
• Il modello di clocking specifica il numero di moduli nella matrice e viene utilizzato per decodificare la griglia su cui sono posizionati i moduli.  
• La dimensione della matrice determina la dimensione del simbolo, la codifica e la correzione degli errori.

Il rispetto degli standard ISO 15415 aiuta a tenere sotto controllo la qualità dei codici a barre, assicurando che i codici siano facili da decodificare e funzionino senza problemi su tutti i sistemi. 

Una guida step-by-step per leggere e classificare un codice 2D 

1. Il verificatore acquisisce un’immagine.
2. Il software sfoca l’immagine per rimuovere i disturbi di sfondo.
3. Viene calcolata una soglia globale per determinare la luminosità delle celle.
4. L’immagine viene convertita in bianco o nero in base a questa soglia.
5. Il software identifica il modello di ricerca a “L” e il modello di clocking.
6. Utilizzando il modello di clocking viene generata una griglia di riferimento.
7. Ogni intersezione della griglia viene analizzata in base ai valori di luminosità, generando una sequenza binaria.
8. Alla sequenza viene applicata la correzione degli errori Reed-Solomon.
9. La sequenza corretta viene convertita in valori ASCII, mostrando i dati codificati. 

Importanza delle dimensioni dell’apertura per la precisione del codice 2D  

Per i codici 2D, l’apertura si riferisce al campione circolare catturato alle intersezioni della griglia che il software utilizza per determinare se una cella è scura o chiara. Se il cerchio campione acquisisce tanto cellule scure quanto celle chiare, il risultato è una tonalità di grigio. Idealmente, l’apertura dovrebbe essere centrata all’interno di una cella del colore corretto. Le celle senza bordi nitidi o con altri colori di celle che si scoloriscono al loro interno risulteranno probabilmente di colore grigio. Il processo di decodifica convertirà l’immagine in binaria; di conseguenza, tutto ciò che era grigio dovrà essere convertito in bianco o nero, lasciando spazio per imprecisioni. Un’apertura di dimensioni non corrette, troppo grande o troppo piccola, ridurrà la precisione della classificazione.  

Nella norma ISO 15415 per i codici 2D stampati su un’etichetta, è necessario impostare la dimensione di apertura in base allo standard della propria applicazione. Generalmente, lo standard fissa la dimensione di apertura all’80% della dimensione del modulo più piccolo consentito all’interno dell’applicazione. Ad esempio, in un’applicazione GS1, che fornisce standard globali per le supply chain, le dimensioni X possono variare da 10 MIL a 20 MIL con una dimensione di apertura specificata di 8 MIL. Questo garantisce una scansione coerente e accurata, in linea con le linee guida GS1 per ottenere qualità e prestazioni dei codici a barre.