2D-Barcode (Data Matrix) 에 대해서..

많은 기업에서 Traceability 목적으로 제품에 Marking을 하고 있는데 그중 가장 많이 이용되고 있는 것이 QR-Code와 Data Matrix일 것이다. 

 

필자의 도메인은 QR Code를 쓸 일이 많이 없기 때문에 Data Matrix에 대한 기초 지식, 많은 사람들이 간과하는 것들..

그리고 썰을 풀어 볼까 한다.

 

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DataMatrix란 무엇인가로 글을 길게 쓰고 싶지는 않고, 핵심만 짤막하게 확인해보자.

 

위에서 보는 바와 같이 Finder Pattern과 Data로 크게 나눌수 있다.

보통 Data 손실이 Critical한 것 같지만 인식적인 측면에서는 Finder Pattern의 손상이나 Image상의 짤림이 

인식성공률이 지대한 영향을 끼칠수 있게 된다.

추가적으로 Symbol주변에는 Queit Zone이라는 밝은 빈공간도 필요하다. 이러한 Zone 없다면 당연히

Symbol의 위치를 찾는 것 부터 난항을 겪다가 결국 인식이 되지 않을 공산이 크겠다.

 

마침 Symbol 구조에 대해서 잘 정리한 Image Clip을 구글에서 찾았다.

출처 : https://www.dapramarking.com/part-id-traceability/data-matrix-codes

 

번역기 좀 돌리거나 영어좀 읽어보신 분들은 내용에 대부분을 이해 할 것 같고..

몇가지 부가 설명을 하자면, Data부분이 조금 손상을 입어도 Decode 즉 Symbol이 실제 의미하는 Data를 해석 할 수 있게 하는 Error Correction code가 들어가 있다는 점이다.

아마 몇 % 손실에도 읽히는데는 지장이 없을 거다. 물론 다른 Symbol의 품질지표가 읽을 수준임을 전제해야 겠지만.

 

출처 : https://www.gs1.org/docs/barcodes/GS1_DataMatrix_Guideline.pdf

 

당연히 위 그래프와 같이 Symbol의 크기가 크면 보유하는 Data양도 커지게 된다.

좀 더 길고 긴 정보를 Symbol에 담을수 있다는 의미..

사실 Symbol을 새길 영역은 어떤 도메인이든지 마땅치 않고 크지 않기 때문에..

미관상도 좋은편이 아니고.. 그다지 큰 Size의 Mark는 몇 몇 용도를 제외하고는 존재하진 않는다.

제조 도메인은 특히!! 작은 편.

 

보통은 ECC-200 규격의 Data Matrix를 채용한다.

 

Symbol을 제품등에 Marking하는 다양한 방법이 존재하는데..

아래 그림을 보면서 느낌만 알고 갔으면 좋겠다.

어짜피 필요한 사람이 최적의 방법을 찾게 되있다.

 

 

오늘 주로 이야기 하고 싶은 이야기는 사실 간과하기 쉬운 Sybol Quality에 대한 내용이다.

이에 해당하는 국제 표준이 있는데.. ISO/IEC 15415 요놈이다.

 

일단 저 표준에 대해서 상세히 알고 갈 필요는 없을 것 같고, Reader기가 있고 Verification하는 장비가 따로 있으며

Verification하는 기기가 단순 Reader기 보다 훨 비싸다.

당연하지 않은가 평가 결과 까지 내주니..

 

여기서 핵심!!!

보통은 Traceability 시스템을 구축하는데..

인식하는 Vision System이나 Reader기 Setting에 집중하는 오류를 범한다..

 

필자의 경험상 인식률을 상승시키는 기본적인 부분은 얼마나 표준에 준수하면서 Symbol의 각인 품질을 지키느냐인데...

대부분은 어느부분에서 인식 Error가 뜨면 손든 놈을 패는 형국이다.

 

쉽게 이야기하면 이런 Sub적인 부분을 들여다 보는 사람이 많지는 않다는 셈.

 

머, 일단은 각설하고 몇가지 각인의 품질지표에 대해서 요약하고 가보자.

전부다 언급은 지루하니 핵심만!

 

1. Contrast (대비) : 가장 간과하기 쉬운 기본이다. 조명, 영상처리를 통해서 어느정도 인식력 향상을 꽤 할수 있는 이유!!

2. Fixed Pattern 손상 : 인식에 직접적인 영향을 줄 수 있다. 기초 단계에 없어서는 안되는 게 손상이면 두말해서 머하랴!!

 

3. Quiet Zone : 1개의 Module 사이즈 이상은 확보되어야 인식에 유리한 고점을 점령할수 있다.!!! 이것도 잊기 쉽다.

 

그 외에 Sybol 품질에 직접적인 것들은 너무 뻔한 이야기 들이라 각설하고...

 

 

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필자의 금번 Post를 요약해보자면...

 

뭐든지 초기단계의 품질 확보가 우선이라는 것다.. 

 

일도 그렇고, 사람관계도 마찬가지고.. 

 

나중에 생기는 Sub 적인 문제점들은 초기의 잘못된 만남에 의한 비극적인 엔딩을 의미하는

 

Bad Signal 일수도 있는 것이다.

 

 

Traceability로 들어오는 독자가 있다면

 

Google에서 관련 표준을 찾아서 해당 과제 관계자들에서 들이밀고, Study를 해봐야 한다고 강력하게 권고한다.

 

!!!

 

여기서 마치며!!!

 

다음에는 Data 시각화에 대한 몇가지 Post와 썰로 돌아오겠다~

 

안뇨오오옹~!!!