A veces intentamos capturar un código QR con una buena cámara digital en un teléfono inteligente, pero la lectura finalmente falla. Esto suele ocurrir cuando el código QR en sí tiene una calidad de imagen deficiente o si está impreso en una superficie que no es plana (con patrones irregulares distorsionados o desconocidos), como un paquete de mensajería o una bandeja de comida lista para comer. Ahora, la Universitat de Barcelona y la Universitat Oberta un equipo de Catalunya ha diseñado un método que facilita el reconocimiento de códigos QR en este entorno físico donde la lectura es más complicada.
El nuevo sistema no depende completamente de la topografía subyacente y es aplicable a códigos QR que se encuentran en superficies tubulares (botellas), bandejas de comida, etc. Se trata de la primera propuesta técnica capaz de combinar un enfoque simple y un enfoque bidimensional. Los códigos de barras facilitan el reconocimiento de información digital.
La investigación se publica en la revista. Carta de reconocimiento de patrónEscrito originalmente por el profesor Ismael Benito de la Facultad de Física y el Departamento de Ingeniería Electrónica y Biomédica de la UB y el Departamento de Ciencias de la Computación, Multimedia y Estudios de Telecomunicaciones de la UOC. Cristian Fábrega y Joan Daniel Prades, profesores de la Facultad de Física y del Instituto de Nanociencia y Nanotecnología (IN2UB) de la UB, son coautores del estudio, al igual que los expertos Hana Lizarzaburu-Aguilar y David Martínez Carpena, de la facultad de la UB. Matemáticas e Informática. Todos los autores han participado en diversos cargos en la creación de ColorSensing, SL, una spin-off de la UB en el ámbito del etiquetado inteligente.
¿Por qué algunos códigos QR son difíciles de leer?
Un código QR es una variación del código de barras común, capaz de almacenar información en lenguaje informático (una matriz bidimensional de píxeles blancos y negros) cuando se escanea con un dispositivo de escaneo. Facilitan el acceso a datos de interés, ahorran tiempo y recursos similares a los del papel y han revolucionado la forma en que los usuarios acceden a la información en el ámbito digital.
Sin embargo, a veces resulta difícil escanear códigos de barras correctamente. Según Benito, del Departamento de Ingeniería Electrónica y Biomédica de la UB y ex director de tecnología de detección de colores, “primero, por la calidad de la imagen. Aunque hoy en día mucha gente tiene acceso a buenas cámaras digitales, no siempre es así. Captura bien la imagen QR, la “La calidad de impresión del código QR y los colores utilizados, con buen contraste, en última instancia, si la superficie de impresión no es lo suficientemente plana, es más difícil capturar la información en el código”.
“Por ejemplo, todos estos factores entran en juego cuando intentamos capturar un QR de Bicing con una aplicación móvil: la superficie no es plana, es un cilindro, y si intentamos capturar el QR demasiado cerca, su superficie distorsionada se hace evidente.Y la lectura falla — 5-10 cm si nos pasamos, el QR se vuelve pequeño y la captura no es buena –si estamos en un rango intermedio, su distorsión aparente se reduce y la superficie; La calidad es la adecuada para capturarlo: 30-50 centímetros”, explica Benito.
Un algoritmo que explota las propiedades de los códigos QR
El estudio, que forma parte de la tesis doctoral de Ismael Benito en la UB, presenta un nuevo algoritmo que aprovecha las propias propiedades del QR -es decir, los patrones internos del código- para extraer la superficie subyacente sobre la que se encuentra el código.
Esta textura de la superficie se restaura mediante un ajuste generalizado basado en una función matemática conocida como spline, que permite el ajuste local de la topografía de la superficie. Benito señala que “se trata de funciones que se adaptan localmente a las elevaciones de la superficie y constituyen una técnica muy utilizada en campos como la geología o la edición fotográfica para ajustar o crear distorsiones en la superficie”.
Todavía quedan muchos desafíos técnicos para mejorar todo el proceso de reconocimiento de códigos QR. En el caso de las aplicaciones comerciales habilitadas por lectores de códigos de usuario, el experto explica que “el principal desafío es poder proporcionar lecturas precisas y confiables. Estamos trabajando duro para garantizar que los códigos no puedan ser atacados por técnicas de modificación. Por ejemplo, una URL falsa en el código puede capturar datos con cambios menores, mientras que las capturas se realizan en un ambiente controlado, el principal desafío es ralentizar la captura”, dijo el experto.
ColorSensing fue desarrollado en la UB en 2020 por los profesores Joan Daniel Prades y María Eugenia Martín de la Facultad de Física y por INN, actual director general de esta start-up, y ganó el Premio Metropolitano de Innovación Empresarial 2023 por desarrollar un etiquetado inteligente para reducir la ingesta de alimentos. desperdiciar. Asimismo, en 2022 recibió el Premio Senen Vilaró de la UB a la Mejor Empresa Innovadora, distinguida en el Premio Sostenibilidad 2022 en la categoría de packaging inteligente y activo. Otro logro científico de la firma son las patentes concedidas en Estados Unidos y Europa, cuyos inventores son Ismael Benito (UB y UOC), Olga Casals (UB), Christian Fábrega (UB), Joan Daniel Prades (UB y Universidad Técnica de Braunschweig). ). , TUB) y Andreas Waag (TUB).