深入了解 ISO 15415 二维码分级流程
校验软件提供的诊断信息需要解释。对解码和分级流程有基本的了解可帮助用户明白他们需要做哪些调整，例如验证光圈大小，或者更改照明角度。之前我们说明了国际标准化组织 (ISO) 15416 一维条码分级流程。现在我们再来详细看看 ISO 15415 标准二维 (2D) 码分级的步骤。
二维码解码流程
最好的条码的黑白模块间有很高的对比度，而且边缘清晰，比例理想。即使是最轻微的缺陷也会导致条码出现问题。条码校验器可以将条码与完美版本对比，然后找出有问题的区域。要理解为什么即使是最轻微的差异也有很大影响，需要先理解验证软件是如何解码条码的。我们以 Data Matrix 码为例。
Data Matrix 符号可能是最常见的二维码。它使每个模块都有最高的信息密度，特别是小符号，因此质量分级非常重要。定位图案包含构成 "L" 形的左和下侧实心边，以及 "L" 对侧的水平和垂直时钟图案（又称轨迹）。时钟图案说明了矩阵中有多少个模块，用于解码模块所在的网格。与符号大小、解码和纠错相关的所有信息都是由矩阵大小决定的。
为了读取和分级条码，解码流程分多个步骤。验证时请记住这个流程，因为质量参数都决定着每个解码步骤的失败几率的计算方式。这些步骤顺序如下：
- 验证器拍摄图像。
- 软件为图像添加模糊效果，以消除背景中的噪点或纹理。
- 计算模糊图像的全局阈值。全局阈值是用于判断单元格更接近白色还是黑色的设定值。
- 软件将其转换为黑白图像，又称“二值”图像。将图像二值化时，软件要处理有灰值的模糊图像，将每个像素都转换为黑色或白色。
- 软件通过线条找到 "L" 图案，然后寻找时钟图案。实际上就是在寻找定位图案。
- 根据钟齿的间隔生成参考解码网格。
- 在网格交叉处画一个圈（光圈），将其中的亮度值与阈值对比，从而根据单元格的颜色产生一系列二值数据，称为位流。
- 使用 Reed-Solomon 纠错方法对位流（数据顺序）进行纠正。
- 将正确的位流转换为 ASCII 值，从而显示条码中包含的数据。
光圈大小对二维码的重要意义
对于二维码，光圈指在网格相交点拍摄的圆形样本。软件将使用每个样本圆判断该单元是亮的还是暗的。在任何时间，如果样本圆同时拍摄到了其中的暗和亮单元，都会产生灰色阴影。理想情况下，您会希望光圈完美地处于正确颜色的单元的正中位置。开始时没有清晰边缘或者被其他单元的颜色渗入的单元几乎肯定会产生灰色。解码流程要将图像转换成二元的，所以所有灰色的东西都要转换成黑色或白色。任何灰色单元格都是容易产生错误的地方。光圈过大或过小
会降低分级的准确性。
在标签上印刷的二维码的 ISO 15415 标准中，您必须根据应用标准设置光圈大小。通常应用标准会将光圈大小设置为应用中允许的最小模块大小的 80%。例如，典型的 GS1 应用允许的 X 尺寸范围是 10 MIL 到 20 MIL，并将光圈大小设置为 8 MIL。
ISO 15415 分级流程
在解码流程中，完成分级流程前必须先完成几个额外的步骤。第一步是判断条码是否可以使用标准参考解码算法解码。这实际上是上面讨论过的解码流程中的一个非常基本的算法。所有验证器在验证流程的第一步都使用标准参考解码算法。这是为了从根本上保证即使是最基本的读码器也能解码该符号。
如果条码无法解码，则验证器会显示 F 级并说明无法解码。这与可以解码但无法显示的故障码不同。获得 F 级但通过解码流程的条码会显示各个质量参数的评级。获得的最低级然后成为条码的整体分级。例如，如果结果显示每个参数都是 A，但轴向不均匀性是 B，则该条码的分级为 B。
验证流程完成并生成正式分级后，下一步就是查看有哪些参数造成分级降低。确定最低分数的参数后，再仔细分析条码本身即可确定是哪些模块造成的问题。要查看常见问题解决方案，请下载理解验证结果白皮书。
