Algoritmo para corregir la posición de matrices de datos (2D)
DOI:
https://doi.org/10.23857/dc.v3i3.507Palabras 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.
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.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Authors retain copyright and guarantee the Journal the right to be the first publication of the work. These are covered by a Creative Commons (CC BY-NC-ND 4.0) license that allows others to share the work with an acknowledgment of the work authorship and the initial publication in this journal.