Algoritmo para corregir la posición de matrices de datos (2D)

Autores/as

  • Darwin R. Caina-Aysabucha Universidad Central del Ecuador, Quito.
  • Rene A. Carrillo-Flores Universidad Central del Ecuador, Quito.
  • Jorge S. García-Espinoza Universidad Central del Ecuador, Quito.
  • Marcelo P. Carrillo-Flores Laboratorios Siegfried, Quito.

DOI:

https://doi.org/10.23857/dc.v3i3.507

Palabras clave:

Matriz de datos, código 2D, procesamiento digital de imágenes, openCV, python.

Resumen

Las Matrices de Datos o códigos 2D, son ampliamente empleados en los diferentes sectores de la industria, generalmente para identificación y etiquetado. En el presente trabajo se aborda el problema del código 2D, cuando este no se encuentra debidamente en una posición vertical con respecto al dispositivo lector, esto puede ocasionar una demora en la lectura o incluso, el no reconocimiento del código por parte del dispositivo lector; por este motivo se plantea un algoritmo para corregir la posición del Datamatrix, basado en técnicas del procesamiento digital de imógenes, con las cuales se determinar el óngulo de desviación con respecto a la vertical, para su posterior rotación y corrección, la determinación del valor del óngulo es independiente de la orientación que tiene el código, que puede ser hacia la izquierda o hacia la derecha. Las herramientas de software libre y gratuitas OpenCV y Python permiten el desarrollo del algoritmo de una forma rópida y económica. Finalmente, las pruebas del algoritmo con datos reales, muestra buenos resultados.

Biografía del autor/a

Darwin R. Caina-Aysabucha, Universidad Central del Ecuador, Quito.

Magister en Ciencias en Tecnologías de la Información; Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones; Docente de la Facultad de Ingeniería, Ciencias Físicas y Matemática, Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador.

Rene A. Carrillo-Flores, Universidad Central del Ecuador, Quito.

Magister en Ingeniería Industrial; Ingeniero en Informática; Docente de la Facultad de Ingeniería, Ciencias Físicas y Matemática, Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador.

Jorge S. García-Espinoza, Universidad Central del Ecuador, Quito.

Magister en Docencia Matemática; Licenciado en Ciencias de la Educación Profesor de Enseñanza media en la  Especialización de Matemáticas y Física; Doctor en Ciencias de la Educación mención Gerencia Educativa; Docente de la Facultad de Ingeniería, Ciencias Físicas y Matemática, Universidad Central del Ecuador, Quito, Ecuador.

Marcelo P. Carrillo-Flores, Laboratorios Siegfried, Quito.

Magister en Sistemas de Gestión Integrados; Diploma Superior en Auditoria de Gestión de la Calidad; Bioquímico Farmacéutico opción Bioquímica de Alimentos; Laboratorios Siegfried, Laboratorios Siegfried, Quito, Ecuador.

 

Citas

BARCODE CODER. (25 de abril de 2017). DATA MATRIX BARCODE. Obtenido de http://barcode-coder.com/en/datamatrix-specification-104.html

Bradski, G., & Kaehler, A. (2008). Learning OpenCV. Sebastopol, California (USA): O’Reilly Media, Inc.

Datamark. (25 de abril de 2017). Identificación con Código Datamatrix 2D. Obtenido de http://www.datamark.es/tecnologia/identificacion-codigos-datamatrix-2d/

Canny, J. (1986). A computational approach to edge detection. Transactions on patter analysis and machine intelligence, 679-698.

Fuwa Informationssysteme. (25 de abril de 2017). Grundlagen DataMatrix Code. Obtenido de http://www.fuwa-it.de/lexika/

Gaur, P., & Tiwari, S. (2014, April). Recognition of 2D Barcode Images Using Edge Detection and Morphological Operation. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 3(4), 1277-1282.

Gaur, P., & Tiwari, S. (2014, May). 2D QR Barcode Recognition Using Texture Features and Neural Network. International Journal of Research in Advent Technology, Vol.2, No.5. E-ISSN: 2321-9637.

Ghunawat, M. (2016, July). Data Encoding and Decoding Using Data Matrix. Open Accsess Internacional Journal of Science & Engineering, Volume 1, Issue 1.

GS1. (2011). GS1 DataMatrix: Una introducción y revisión tí©cnica de la simbologí­a más avanzada compatible con los identificadores de Aplicación GS1. Obtenido de https://www.gs1.org.ar/documentos/DATAMATRIX.pdf

Howe, J. (2013). OpenCV Computer Vision with Python. Birmingham: Packt Publishing Ltd.

Jaehne, B. (2012). Digital Image Processing (5th. Ed.). Heidelberg, Germany: Springer-Verlag.

KEYENCE. (25 de abril de 2017). What is a Datamatrix code?. Obtenido de http://www.keyence.com/ss/products/auto_id/barcode_lecture/basic_2d/datamatrix/

MICROSCAN. (2017). Understanding 2D Verification. Obtenido de http://files.microscan.com/whitepapers/wp_2Dverification.pdf

Ouaviani, B., Bottazzi, M., Brunelli, E., Caselli, F., & Guerrero, M. (1999). A Common Image Processing Framework for 2D Barcode Reading. Seventh International Conference IEEE, Image Processing and Its Applications. Obtenido de http://www2.informatik.uni-halle.de/agprbio/AG/Lehre/ABV_SS07/material/Ottaviani99.pdf

Ramer, U. (1972). An Iterative Procedure for the Polygonal Approximation of Plane Curves. Computer Graphics and Image Processing, 1, 244-256.

Roos, A.,Flegl, M., Wieland, S.,Schwarzbacher, A., & Einsiedler, H. (2010). Semacode based Voucher Concept enabling flexible and user-friendly Hotspot Login on demand. Dublin Institute of Technology, School of Electronic and Communications Engineering. Obtenido de http://www.electronics.dit.ie/staff/aschwarzbacher/research/2010_Mobilfunktagung_roos.pdf

Shrivastava, P., & Pratap, U. (2013, August). Error Detection and Correction Using Reed Solomon Codes. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering. Volume 3. ISSN: 2277 128X.

Sivart. (25 de abril de 2017). EL Data Matrix. Obtenido de http://sivartsl.com/descargas/data_matrix.pdf

Suzuki, S., & Abe, K. (1985). Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following. Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 30(1):32–46.

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Publicado

2017-07-30

Cómo citar

Caina-Aysabucha, D. R., Carrillo-Flores, R. A., García-Espinoza, J. S., & Carrillo-Flores, M. P. (2017). Algoritmo para corregir la posición de matrices de datos (2D). Dominio De Las Ciencias, 3(3), 812–832. https://doi.org/10.23857/dc.v3i3.507

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