ГОСТ Р ИСО/МЭК 16022 — 2008
8.1.2 Качество сканирования и полный класс символа
Класс качества сканирования определяют как наименьшую величину из классов отдельных пара
метров — контраста, модуляции, повреждения фиксированного шаблона, декодирования, осевой неодно
родности. неоднородности сетки модулей и неиспользованного исправления ошибокдля отдельного изоб
ражения символа. Полный класс символа вычисляют как среднеарифметическое значение отдельных
классов качества сканирования для нескольких тестовых изображений символа.
8.1.3 Неоднородность сетки
Идеальную сетку модулей рассчитывают с использованием четырех угловых точек реальной полу
ченной сетки для каждой области данных и разделением ее на одинаковые ячейки по обеим осям.
8.1.4 Декодирование
Для получения класса декодирования следует использовать рекомендуемый алгоритм декодирова
ния (раздел 9). Неспособность рекомендуемого алгоритма декодирования успешнодекодироватьсимвол
оценивают как классдекодирования 0.
8.2 Измерения в процессе контроля
Для проведения необходимых измерений с целью мониторинга и контроля процесса производства
символов Data Matrix используют средства и методы, описанные в приложении R. Указанные методы не
позволяют точно оценить качество печати нанесенных символов (дополнительные рекомендации приведе ны
выше в этом пункте, а также в приложении М). но использование каждого метода по отдельности и всех
вместе может быть рекомендовано для производства надлежащих символов в процессе их печати.
9 Рекомендуемый алгоритм декодирования для символики Data Matrix
Данный рекомендуемый алгоритмдекодирования’1позволяет находить на изображении символы Data
Matrix и производить их декодирование следующим образом:
a) определяют значения параметров размеров и формируют цифровое изображение:
1) задают расстояние d,nin. равное 7.5 диаметрам апертуры, заданной в системе применения,
которое считают минимальной длиной стороны «L-образного» шаблона поиска;
2) задают расстояние равное 7.5 диаметров апертуры. Это расстояние считают макси
мальным промежутком в «L-образном» шаблоне поиска, допускаемым алгоритмом поиска на
этапе Ь);
3) задают расстояние rr?mln, равное 1,25 диаметров апертуры, которое считают номинальным
наименьшим размером модуля;
4) формируют черно-белое изображение, используя порог, определенный по методике, установ
ленной в ИСО/МЭК 15415;
b
) осуществляют поиск горизонтальной и вертикальной линии сканирования для двух внешних
«L-образиых» границ Data Matrix:
1)продлевают горизонтальную линию сканирования по обе стороны от центральной точки изоб
ражения, и. следуя вдоль этой линии. находят все точки перехода черное/белое и белое/черное.
Для каждой точки перехода, найденной на линии сканирования и приведенной к границе пикселя
(называемой далее точкой старта), производят следующее:
i) следуют от точки старта вверх вдоль границы перехода черный-белый, пиксель за пикселем до
точки, расположенной на расстоянии 3.5
тт<,
от точки старта, или до той точки, в которой линия границы
поворачивает вниз:
ii) следуют от точки старта вниз вдоль границы перехода черный-белый, пиксель за пикселем до
точки, расположенной на расстоянии 3.5от точки старта, илидо той точки, в которой линия границы
поворачивает вверх;
iii) если при движении вверхдостигли точки, отстоящей на 3.5 mmlnот точки старта:
I) проводят линию А. соединяющую конечные точки вертикальной границы перехода;
II) проверяют, чтобы отклонение промежуточной точки границы от прямой линии А находилось в
пределах 0.5
тт1п
иданная точка границы перехода находиласьдальше от точки старта, чем преды
дущая точка границы перехода. Если это условие выполняется, то продолжают выполнение этапа,
указанного в перечислении iii). В противном случае переходят к выполнению этапа, указанного в
перечислении 1) IV), додостижения края границы перехода в противоположное направление;
Разработаны и инью алгоритмы декодирования с аналогичными функциями.
25