KR20120023646A - ２차원 심볼 코드 및 이 심볼 코드를 판독하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 명세서는, 2진 데이터를 표현하기 위한 2차원 심볼 코드로서, 심볼 코드는 나란히 배열된 복수의 그래픽 심볼들로 구성되고, 심볼 코드는, 심볼 코드들의 영역 밝기 분포에 있어서 상이하고 2진 데이터 워드로부터의 값을 각각 코딩하는 동일한 표면 영역을 갖는 정확히 2개의 상이한 심볼들로 형성되는 2차원 심볼 코드를 기재하고 있다. 심볼들은 상보적인 밝기 분포를 갖는다. 이 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법에서, 시스템 코드에는 2개의 상보적인 심볼들 중 하나의 밝기 분포에 매칭하는 필터가 적용되며, 매칭의 경우에는 일방의 심볼이 인식되고, 비매칭의 경우에는 타방의 심볼이 인식된다.

Description

２차원 심볼 코드 및 이 심볼 코드를 판독하는 방법{TWO-DIMENSIONAL SYMBOL CODE AND METHOD FOR READING THE SYMBOL CODE}

본 발명은, 2차원의, 특히, 머신-판독가능의, 2진 데이터를 표현하는 심볼 코드로서, 심볼 코드는 바람직하게는 수평 및/또는 수직 방향으로 나란히 배열된 복수의 그래픽 심볼들로 구성되고, 심볼 코드는, 심볼 코드들의 영역 밝기 분포에 있어서 상이하고 2진 데이터 워드로부터의 값을 각각 코딩하는 동일한 표면 영역을 갖는 정확히 2개의 상이한 심볼들로 형성된다. 또한, 본 발명은 상기 심볼 코드를 판독하는 방법, 특히 바람직한 사용 및 적합한 판독 장치를 기재하고 있다.

생산 및 제품들의 품질 체크를 자동화하기 위해, 주로 자동으로 생산 라인 상에서 조립되어 전체적인 제품을 형성하는 단일의 컴포넌트들은, 그래픽 심볼들을 포함하는 머신-판독가능의 심볼 코드들로 마킹된다. 생산 플랜트에서의 조립 스테이션 또는 체크 스테이션에서, 판독기들은, 적용된 심볼 코드들을 캡처하고 판독하고 평가할 수 있도록 위치결정된다. 이 평가에 기초하여, 그 후, 추가적인 생산 흐름이, 예를 들어, 생산 분리 필터가 응답에 의해 제어될 수 있으며, 물체가 로봇 아암 또는 다른 수단에 의해 파지된다.

즉, 대상들 (matters) 을 단순화하는 코드로도 지칭되는 머신-판독가능의 심볼 코드로 특정 컴포넌트가 마킹되도록 의도되는 경우, 2차원 매트릭스 코드들이 셋업되었다. 2차원 코드들은, 1차원 바코드들에 비해, 훨씬 더 높은 데이터 밀도를 갖는바, 즉, 마킹되는 객체 (object) 의 외부 표면 영역 상에서 동일한 공간 요건에 대해 더 많은 데이터 정보를 인코딩하는 것이 가능하다.

단순한 2차원 코드들은 1차원 코드들의 스택이라고 이해될 수 있다. 그에 반해, 2차원 매트릭스 코드들은 표면 영역에 걸쳐 데이터 워드들을 저장한다. 널리 사용되는 1차원 코드들은, EAN (European Article Number, ISO/IEC　15420), IAN (International article numbering), JAN (Japanese article numbering), 2/5 Interleaved (ISO/IEC　16390), Code 39 (ISO/IEC　16388), Code 93 및 Code 128 이다. 공지의 스택된 1차원 코드들은 다음과 같다: Codablock 또는 PDF417.

널리 알려진 2차원 매트릭스 코드들은, QR code (quick response code, ISO/IEC　18004), DataMatrix (DIN　V　66401), MaxiCode, Aztec Code, Dotcode, MicroGlyph, Panamarks, Semacode, UPCODE, Trillcode, Quickmark, Shotcode, connexto 또는 Beetagg 이다.

1차원 바코드들은 데이터 아이템들이 거의 저장될 필요 없고, 마커를 적용하기 위한 이용가능 표면 영역이 크고 오염 (soiling) 이 예상될 수 있는 곳에서만 자동으로 사용된다. 대개, 적용을 위한 이러한 표면 영역은 크기에 있어서 수 센티미터이고, 높이보다 몇 배 더 넓다. 숫자 또는 알파뉴메릭 문자들은 밝은 바와 어두운 바 사이의 구간들 및 바 폭을 변화시킴으로써 코딩되므로, 성공적인 평가는 실제로 50% 와 60% 사이의 콘트라스트를 요청한다. 동일한 이유로, 오염은 회복불가능한 판독 에러들을 초래한다. 이들 바는 에러 정정에 대한 기회를 갖지 않지만, 에러 인식을 위한 패리티 비트들을 내재하고 있다. 그러므로, 판독 에러가 통지될 수 있지만, 이 판독 에러가 정정될 수 없는바, 이것은 처음에 인용된 목적을 위해 충분히 견고 (robust) 하지 않기 때문이다.

스택된 2차원 코드들은 증가된 데이터 밀도를 갖는다. PDF417 코드의 통상적인 프린트는 크기에 있어서 7 과 15　cm² 사이이고, cm² 당 15.5 과 46.5 바이트 사이의 통상적인 데이터 밀도를 달성한다. 최대 코드 크기는 2000 8-비트 (바이트) 문자들로 한정된다. PDF417 코드는 에러 정정능력이 있다. 그러나, 스택된 코드들의 경우에, 판독 동작에 대한 스캔 라인은 동등한 그래픽 심볼 라인 위에 정확히 있을 필요가 있고, 이것은 달성될 수 있는 간결성 (compactness) 을 제한한다. 숫자, 알파뉴메릭, 및 2진 데이터에 최적화된 방식으로 코딩이 수행될 수 있다.

워드들로 불리는 데이터 값들이 영역으로 (areally) 저장되므로, 2차원 매트릭스 코드들은 에러 정정능력이 있으며 간결하다. 따라서, 2진 데이터는 직접 저장되고, 숫자 값들 또는 알파뉴메릭 값들 사이에서 구별이 행해지지 않는다. 대개, 1 워드를 특징으로 하는 그래픽 심볼 및 0 (zero) 워드를 특징으로 하는 제 2 그래픽 심볼이 각각 존재한다. 일부 매트릭스 코드들, 예를 들어 데이터 매트릭스에서는, 0 워드의 특성화는 또한 이 위치에서의 1 워드에 대한 심볼의 부존재의 결과로서 존재한다. 그러나, 이것은, 예를 들어, 단지 오염 또는 오버레이가 존재하더라도, 심볼에 대한 비인지는 다른 심볼이 그 포인트에서 코딩된다는 가정을 도출할 수 있으므로, 에러에 대한 민감성 (susceptibility) 을 증가시킨다. 매트릭스 코드의 경우에, 마킹 영역은 행 별로 및 열 별로 셀들로 분할되는데, 이 셀들은 격자 방식으로 대개 동일한 크기로 된다. 심볼은 이들 셀들의 각각에 기록된다.

그 후, 2차원 심볼 코드는, 종이로 이루어진, 마킹될 객체에 부착되는 태그 상에 프린트되거나, 아니면, 일반적으로 특히 레이저를 직접 사용하여 객체에 적용하는 DPM (direct part marking) 방법으로 알려져 있는 것이 사용되어 버닝 (burn) 한다. 이러한 머신-판독가능 코드의 그래픽 심볼들을 기계적 또는 전자적 컴포넌트로 직접 버닝하는 데에 레이저 기술이 사용된다면, 적용된 마킹들의 광학적 품질에 영향을 미치고, 이미지 처리 시스템에 의한 개별적인 심볼들의 차후 디코딩에 악영향을 미치는 프로세스 엔지니어링에 관한 제약들을 고려할 필요가 있다.

데이터 매트릭스 코드는, 단일 비트의 값을 각각 코딩하는 백색 (미가공 영역들 (unmachined regions)) 및 흑색 (가공 영역들 (machined regions)) 정사각형 셀들을 포함하는 정사각형 또는 직사각형 심볼 매트릭스이다. 심볼 매트릭스는, X 방향 및 Y 방향에서의 심볼 영역을 규정하고 심볼 매트릭스로부터 왜곡들을 위치결정 및 제거하는 이미지 처리에 의해 사용될 수 있는 "파인더 패턴 (finder pattern)" 이라 불리는 흑색 실선을 갖는다. 각각의 반대 측들은, 라인에서 백색 정사각형 및 흑색 정사각형을 교대로 포함하는 동기화용 고정식 패턴을 포함하며, 상기 정사각형들은 심볼 매트릭스의 행 또는 열의 높이 및 폭을 나타낸다. 심볼 매트릭스들의 일부는 서로의 바로 옆 및 위에 배치될 수 있다. 데이터 매트릭스는 60% 까지의 중복 정보를 이용하여 리드-솔로몬 (Reed-Solomon) 에 기초하여 ECC200 에러 정정을 지원한다. 백색 그래픽 심볼과 흑색 그래픽 심볼 사이에는 적어도 20% 의 콘트라스트 차이가 존재해야 한다.

QR 코드 (quick response code) 는 형태에 있어서 직사각형이며, 자동차 생산에 있어서 조립부품들 및 컴포넌트들을 마킹할 목적으로 개발되었다. QR 코드는 그 위치 및 배향을 용이하게 인식하기 위한 4가지 특별한 심볼들을 가지며, 상기 심볼들은 앵커 (anchors) 라고 지칭된다. 이들은 위치결정 및 왜곡 제거를 위해 사용된다. 이들 앵커들 중 3개는 위치 인식을 위한 주요한 앵커들로서 사용되며, 또한, 더 작은 앵커는 배향을 위해 사용된다. 데이터 매트릭스와 유사하게, 워드들, 즉 연관된 데이터 값들은 흑색의 충전 (가공 영역들) 정사각형 및 백색의 생략 (미가공 영역들) 정사각형들을 나타내는 그래픽 심볼들에 코딩된다. 동기화의 목적으로, 심볼 매트릭스는 각각의 방향 축으로 교대로 충전 및 비충전되는 정사각형들의 선형 패턴을 포함한다. QR 코드는, 3가지 주요한 앵커들 외에도 그 유형 및 포맷이 고정적으로 코딩된 다양한 유형들 및 포맷들로 이용가능하다. 이 후, 실제의 데이터 심볼들이 추출되고 디코딩될 수 있다. QR 코드는 리드-솔로몬 에러 정정 덕분에 30% 까지의 중복 정보를 지원한다.

데이터 매트릭스 및 QR 코드는 클로킹을 복구하기 위한 특별한 그래픽 패턴들을 그래픽 심볼 매트릭스로 엮는 한편, 제록스 사 (Xerox Corporation) 에 의해 개발된 MicroGlyph 코드는 셀프-클로킹 (self-clocking) 하며, 이러한 동기화 패턴들을 요구하지 않는다. 이 코드는, 예를 들어 미국 특허 5,862,271호에 기재되어 있다.

예를 들어, 적어도 2개의 각각의 흑색 정사각형 심볼들 또는 백색의 정사각형 심볼들이 바로 인접해 있는 경우, 데이터 매트릭스 및 QR 에 따르면, 서로와 융합 (fuse) 되지 않는 인접하는 그래픽 심볼들 덕분에, 원칙적으로, 셀프-클로킹의 특성이 달성된다. 이 경우에 그래픽 심볼들은 글리프 (Glyphs) 로 불리며, 타일형 (tiled) 데이터 셀들의 소정의 분포로 표면 영역에 프린트된다. 데이터 셀은 워드를 코딩하는 그래픽 심볼을 포함한다. 이들 데이터 셀 들 중 하나는 그래픽 심볼이 드로잉되는 픽셀 이미지로서 간주될 수 있으며, 인접하는 데이터 셀들을 서로로부터 분리가능하게 유지하기 위해 데이터 셀의 외부 마진 영역에 드로잉 (drawing) 이 가능한 한 거의 일어나지 않는다.

이러한 그래픽 심볼의 형상은 워드에 할당된다. 이 경우, 이러한 형상은 하나 이상의 특징적인 특징들을 갖는다. 특징적인 형상 특징들의 이러한 그래픽 심볼의 특정 실례에 대해 이용가능한 양태들 모두는, 코딩된 워드를 지정한다. 주어진 그래픽 심볼로부터 워드를 디코딩하기 위해, 이미지 분석은 그래픽 심볼에 대한 복수의 필터들의 적용을 수반하고, 복수의 필터들은 가능한 규정된 형상 특징들로부터의 단일 실례에 대해 특별히 양호한 응답을 각각 가지며, 동시에, 모든 다른, 가능하게 추가적으로 이용가능한 형상 특징들에 대해 가능한 한 작은 필터 응답을 생성한다. 각각의 필터가 적용된 경우, 모든 필터들의 필터 응답들은 일련의 절차로 워드를 디코딩하는 것에 기초하여 수행된다.

구체적으로 하나의 2진 워드가 그래픽 심볼들로 코딩되는 경우, 2개의 특성 형상 특징들 및 이에 따른 총 2개의 필터들이 필요하게 된다. 원근 (perspective) 왜곡 (distortion) 제거의 목적으로, 코너들에 위치된 그래픽 심볼들로부터 또는 유사한 구성을 갖는 3개의 기준 포인트들로부터 관련 파라미터들이 계산될 수 있도록 하는 직사각형 또는 정사각형 심볼 매트릭스가 가정된다. 그러므로, 가장 평평한 가능한 표면 영역들에 대해서만 부착이 있을 가능성이 있다. 이 경우에도 또한, 코딩된 2진 워드들에 대한 리드-솔로몬 에러 정정에 의해 디코딩이 지원된다.

마이크로글리프 (MicroGlyph) 의 경우에, 복수의 필터들이 적용되고 이에 대한 응답이 위상기하학적으로 (topologically) 2차원적으로 응답 이미지로 저장된다. 이 경우, 필터 응답들은 글리프와 연관될 수 있는 위치들에 축적되어야 한다. 유사한 개념들이 또한 다른 방법들에서 사용되며, 필터 응답들에 대한 국소적인 최대치를 찾을 필요가 있다는 문제가 발생한다. 필터 응답들의 양태 및 수는, 필터링될 필요가 있는 심볼 코드 원본 (original) 에 대한 (부분적인) 손상의 결과로서 크게 변화될 가능성도 있다. 또한, 상기 필터 응답들의 위상기하학적 위치는 또한, 예상되는 인근의 국소적인 영역에서 정확히 예측될 수 없다. 그러므로, 통상적으로 추적되는 접근 방법 및 분석 방법은, 특히, 예를 들어 반사 또는 휘어진 표면의 결과로서 외부 환경들이 최적화되지 못한 경우, 디코딩에 있어서 문제들을 종종 발생시킨다.

이 공지의 방법들과 관련하여, 절대 임계값 형성은, 획득된 응답 이미지에 대해 픽셀 설정을 정의하는 데에 사용될 수 있으며, 이 픽셀 설정은 오로지 심볼 중심들 또는 이들 중심들에 매우 가까운 픽셀들을 포함할 높은 확률을 갖는다. 이 도트 (dot) 는, 자신의 초점으로부터 클러스터에서의 모든 도트들의 거리들에 대한 유클리드 구간들을 최소화함으로써, 심볼의 권역 (catchment area) 에 각각 대응하는 서브셋들로 스플릿될 수 있다. 이것은, 예를 들어 K-평균 알고리즘을 이용하여 달성될 수 있다. 그 후, 각각의 서브셋 내에서 최대 응답값을 갖는 픽셀은 가장 개연성 있는 심볼 중심을 설명한다. 일 대안에 따르면, 임계값 정보는 설정 임계값보다 큰 값들을 갖는 필터 응답의 픽셀들만을 포함하는 임계값 이미지를 생성할 수 있다.

최대 필터 응답을 갖는 픽셀은 심볼 중심이라고 가정되어도 무방하다. 시작점에 기초하여, 스텝사이즈 (심볼 템플릿의 변 길이) 가 알려져 있는 경우, 규정된 격자 패턴에 기초하여 또는 심볼 셀들의 예상되는 배열에 따라 적응성 있게, 추가적인 심볼 중심들을 탐색하려고 시도하는 것이 가능해진다. 이 경우, 연속적인 심볼 중심들은 좌표를 증분시킴으로써 추정되고, 그 후 심볼 중심의 위치는 (심볼 템플릿의 변 길이들의 대략 20 내지 25% 인) 이 추정치 주변의 작은 국소적인 환경에서의 임계값 이미지에서의 최대 그레이스케일 값을 찾음으로써 정정된다. 그 후, 연관된 픽셀은 위치에 대한 향상된 추정치라고 가정될 수 있으므로, 연관된 픽셀은 심볼 중심으로서 설정된다.

심볼 중심들을 추출하는 상기 지시된 양 방법들은, 글로벌 임계값보다 큰 값들을 갖는 픽셀들만이, 가능한 심볼 중심들로서 고려된다는 단점을 갖는다. 특정 영역에서의 심볼 매트릭스가 고도로 오염되거나 스크래치되거나 아니면 파괴되는 경우, 미리 규정된 임계값들에 도달하지 못할 수도 있고 이 심볼 코드 영역에 포함된 정보는 거부될 수도 있다. 그 이유는, 글로벌 임계값이 너무 높아서 선택될 수 없는 경우, 때때로 심볼 중심들은 손상된 영역에 존재하는 것으로는 전혀 추측되지 않기 때문이다. 글로벌 임계값이 이에 응답하여 낮아지는 경우, 가능한 심볼 중심들에 대한 증거가 손상된 영역에서 나타날 수도 있다. 그러나, 동시에, 다수의 픽셀들은 손상되지 않은 영역들에서의 개연성 있는 심볼 중심들로서 추가적으로 분류되는데, 이것은 진정한 심볼 중심들에 대한 위치확인을 더 곤란하게 하고 에러성 추정치들을 초래한다.

그래픽 심볼 코드가 고도의 반사면을 갖는 컴포넌트에 부착되는 경우, 심볼 코드를 인식하고 데이터 워드들로 디코딩하는 신뢰도는 상당히 감소된다. 관용적인 데이터 매트릭스 및 QR 코드들과 마이크로글리프는, 코딩될 2진 워드들에 내재된 에러 정정 기능이, 스냅샷 (snapshot) 에서의 표면으로부터의 반사의 결과로서 지나치게 노출되는, 그래서 쓸모가 없어지는 그래픽 심볼들의 개별 영역 또는 상대적으로 큰 영역에 대한 넌캡처 (noncapture) 를 무시하는 것을 가능하게 하려고 시도하는 것을 수반한다. 그러나, 반사성 재료에 의해 야기되는 국소적인 밝기 차이들로 인해 그레이스케일 값들에 있어서의 변동이 크므로, 올바르게 노출된 이미지 부분들에 대한 추출도 또한 곤란해진다. 따라서, 사전 처리 (preprocessing) 를 위한 이미지 평가에 있어서, 그 성공이 마찬가지로 제한되는 적응성 있는 방법들을 적용할 필요가 있으며, 국소적인 밝기에 있어서의 갑작스러운 변화들로 인해, 사용가능한 밝기 정보를 파괴할 개연성도 있다. 가장 동질적인 가능한 것을 달성하고 이미지 처리를 지원하기 위해 관련 영역에 대한 조명을 확산시키기 위한 시도가 행해진다. 그러나, 공간의 부족으로 인해, 특정 조명이 항상 가능한 것은 아니다.

DPM (direct part marking) 방법이 절대적으로 필요한 것이 아니라면, 이후 마킹될 객체에 부착된 종이 태그에 심볼 코드가 프린트될 가능성이 있다. 이것은 마킹에 대한 성공적인 판독을 허용하지만, 객체 상의 추가적인 종이는 생산 공정에서 품질 문제들을 발생시킬 수 있는 이물질이다. 예를 들어, 마킹된 객체가 운송의 목적으로 로봇 아암에 의해 파지되는 경우, 작은 종이 섬유들이 종이 태그로부터 닳게 될 수 있고 로봇 아암으로부터 떨어져서 전자 컴포넌트들을 파괴할 수 있다. 열 집약성 생산 사이클들에서, 종이 태그는 화재의 위험으로 인해 옵션이 아니다. 명시적인 식별의 목적으로 심볼 코드가 객체에 불가분으로 접속되어 유지되도록 의도된다면, 부착된 종이 태그는 또한 간단한 교체에 의해 수작업에 대한 보호를 제공한다. 게다가, 태그 상에 부착하기 위한 추가적인 처리 단계가 계획된 생산 사이클에 도입된다.

DPM (direct part marking) 방법을 이용하여 분배할 가능성이 없다면, 객체 배경이 무광택이고 무반사성이 되도록, 마킹될 반사성 표면은 심볼 코드가 레이저에 의해 버닝되기 전에 조면화 (roughen) 될 수 있다. 이것은 심각한 반사의 문제를 회피할 수 있다. 그러나, 콘트라스트는 감소되고 조면화는 추가적인 시간을 소요시키며, 이것은 클록 사이클들에 있어서의 감소를 제한한다.

그러므로, 본 발명의 목적은, 견고하고, 효율적이며 고레벨의 확실성으로 디코딩될 수 있는 2차원 시스템 코드, 및 이를 위해 최적화된 판독 방법을 제안하는 것이며, 상기 시스템 코드 및 판독 방법은, 특히, 실제 생산 환경들에서, 식별의 신뢰도를 향상시키는 데에 이용될 수 있다.

본 발명은 청구항 1 의 특징들에 의해 처음에 인용된 유형의 2차원 시스템 코드에 대한 이 목적을 달성한다. 이러한 맥락에서, 심볼들은 상보적인 밝기 분포를 갖는 것이 제안된다.

이러한 측면에서, 2개의 심볼들의 각각은 2개의 규정된 밝기 값들 중 정확히 하나씩 각각 갖는 적어도 2개의 영역들의 영역 배열을 포함한다. 그러므로, 모든 단일 심볼은 2개의 상이한 밝기, 즉, 밝기 분포를 갖는다. 2개의 밝기 값들 중 하나에는 값 "밝음 (bright)" 이 논리적으로 할당될 수 있고, 이 2개의 밝기 값들 중 다른 하나에는 값 "어두움 (dark)" 이 논리적으로 할당될 수 있다. 그 후, 심볼 내에 논리적으로 분포된 밝기 값들인 "밝음" 및 "어두움" 의 특정 조합은, 연관된 데이터 워드를 갖는다. 이에 대해, 본 발명에 따르면, 검출기 배열에 의해 측정될 수 있는 2개의 영역들 사이에서의 임의의 밝기 차이는 원칙적으로 충분하다. 이들 영역들은 이하에서 대상들을 단순화하기 위해 "밝음" 및 "어두움" 으로 지칭된다.

특히, 동일한 영역 범위 또는 영역들의 배열을 갖는 2진 워드를 명시적으로 코딩할 필요가 있는 2개의 심볼들 각각 덕분에, 상보적인 밝기 분포가 달성되며, 이를 이용하여, 각각 결정된 심볼들에 대해, 정확히 총 2개의 밝기 값들인 "밝음" 및 "어두움" 의 상이한 (상반되는) 실례들이 연관되며, 다만, 심볼과 연관된 표면 영역의 각 구획은 이들 2개의 밝기 값들 중 하나와 연관된다.

이들 상보적인 심볼들의 각각은 이것과 명시적으로 연관된 2진 데이터 워드의 2개의 가능값들 중 하나를 가지며, 심볼들의 상보적인 설계는 최대의 구별 능력 (distinguishability) 을 달성했으므로, 이 심볼 코드는 특히 견고하다. 그러므로, 특히, 이 심볼 코드는, 심볼 코드가 표면 가공에 의해 직접 적용될 수도 있는 구부러지고 반사성을 갖는 표면들에 적합하며, 특히, 심볼들의 내부 밝기 영역들이 이들의 분포가 예상되는 발생 왜곡과 관련하여 가능한 한 불변하는 것으로 선택되는 경우에 그러하다. 이러한 DPM (direct part marking) 방법은 표면상에 심볼 코드를 버닝하는 데에 사용되는 레이저를 이용하여 종종 수행된다. 마킹 정확도를 감안할 때, 본 발명에 따르면, 밝은 영역과 어두운 영역 사이에서의 중첩들은, 영역들의 상보적인 배열에 대한 장애가 되지 않는 경우에 발생할 수 있다.

요약하면, 따라서, 심볼 패밀리에서의 각각의 심볼은 물리적으로 밀집된 (cohesive) 다수 (적어도 2개) 의 영역들을 포함하며, 패밀리에서의 모든 심볼들은 영역들의 동일한 배열을 갖는다. 이들 영역들의 각각은 논리적으로 밝은 충전 및 어두운 충전 중 어느 일방을 가지며, 심볼에 대한 이들 영역들 모두가 동시에 논리적으로 밝거나 논리적으로 어두운 것은 아니다. 따라서, 서로 상보적인 2개의 심볼들이 표현되는 것이 가능하고, 심볼들의 모든 단일 심볼은 2진 워드의 값과 명시적으로 연관될 수 있다.

심볼들의 상보적인 설계의 특징은, 2개의 심볼들 중 어느 심볼이 표현되는지에 대한 결정은, 2개의 심볼들 중 하나에 대응하는 단일 필터의 사용만을 요구한다는 점이다. 필터가 심볼에 매칭한다면, 이상적으로 완전히 완성된 매칭이 획득된다. 심볼에 대해 상보적인 필터의 경우, 이상적으로 완성된 불일치가 획득된다. 그러나, 이미지 평가를 감안할 때, 마킹 정확도가 심볼들의 밝은 영역과 어두운 영역 사이에서의 중첩들이 획득되는 것을 의미한다고 하더라도, 그 경우에 하나의 필터의 사용은 심볼 코드의 심볼과의 지배적인 매칭 또는 심볼 코드의 심볼로부터의 지배적인 불일치를 발생시키기 때문에, 상보적인 심볼들 사이에서의 구별이 확보된다.

본 발명의 바람직한 형태에 따르면, 각각의 심볼은 정확히 2개의, 특히 밀집된 영역들을 포함하며, 2개의 영역들 각각은 연관된 상이한 밝기 값을 갖는다. 본 발명에 따르면, 일 심볼에서의 2개의 영역들의 표면 영역은 본질적으로 동일한 사이즈일 수도 있으며, 대략적으로 총 표면 영역의 약 1/9 까지의 크기의 2개의 영역들 사이에서의 표면 영역 컨텐츠 (content) 에 있어서의 불일치들은, 본질적으로 동일한 사이즈인 것으로 간주된다. 이 불일치의 배경은, 본 발명의 바람직한 일 실시형태에 따르면, 심볼 코드로부터의 그래픽 심볼은, 심볼의 영역들을 정의할 목적으로, 3×3 픽셀들로 스플릿되는 정사각형의 기본 면적을 갖는 것이 제공된다는 점이다. 본 발명이 이러한 매트릭스 배열에 제한되지 않더라도, 이러한 배열은, 실제로, 심볼 코드를 생성하는 경우 및 판독하는 경우 모두에 있어서 특히 용이하게 평가될 수 있다. 이 경우, 3×3 매트릭스는 광학적 해상도 (구별 능력) 를 감안할 때에 단일 심볼에 대해 요구되는 심볼 사이즈 및 충분히 높은 데이터 밀도 사이에서의 최적의 균등화를 제공한다. 이러한 매트릭스에서, 제 1 밝기 값을 갖는 영역은 심볼의 총 표면 영역의 4/9 가 할당될 수 있고, 제 2 밝기 값을 갖는 제 2 영역은 심볼의 총 표면 영역의 5/9 가 할당될 수 있다. 따라서, 2개의 영역들 사이의 크기 차이는 심볼의 총 표면 영역 컨텐츠의 대략 1/9 의 크기이다.

본 발명의 바람직한 일 실시형태에 따르면, 2개의 영역들은 물리적으로 밀집된 표면 영역들로 각각 구성된다. 이것은, 예를 들어 정의된 이동 경로를 따라 스위치 온 된 레이저를 이동시킴으로써, 영역 심볼에 대응하는 마킹을 생성하기 위해 이동 중에 레이저를 스위치 온 또는 오프할 필요 없이, 영역 심볼 코드의 벡터-지향적 생성을 허용한다. 영역으로 밀집된 영역들은 또한, 실제로 항상 오류인, 2개의 밝기 영역들 사이에서의 천이를 최소화한다. 이것은, 영역 심볼 코드를 판독할 때, 심볼에 대한 달성가능한 구별 능력을 향상시키고 에러 레이트를 감소시킨다.

본 발명에 따른 특히 바람직한 정사각형 심볼은, 심볼의 중심을 통과하고 상기 심볼의 옆 모서리들에 평행하게 뻗어있는 구획을 따라, 논리적인 (logical) "밝은" 영역 및 논리적인 "어두운" 영역에 대해 1:2 또는 이와 상보적인 경우인 2:1 의 각각의 비율로 분포를 갖는다. 이것은 이 구획을 따르는 밝은 영역은 구획 길이의 1/3 을 덮고 있고 어두운 영역은 2/3 를 덮고 있음을 의미하며, 그 반대의 경우에도 마찬가지이다. 바람직하게는, 심볼의 중심점을 통과하고 옆에 평행하게 뻗어있는 2개의 가능한 구획들을 따르는 이 분포는 동일하다. 본 발명에 따르면, 특히, 심볼의 변 길이의 2/3 의 변 길이를 갖는 정사각형 영역에 의해 그리고 정사각형의 2개의 맞닿는 변들에 대해 놓여있고 각각이 심볼의 총 변 길이를 갖는 동일한 길이의 림들 (limbs) 을 갖는 L 자형의 영역에 의해, 물리적으로 각각 일치하는 정확히 2개의 밝기 분포의 영역들을 갖는 이러한 심볼이 형성된다. 그러므로, 요약하면, 본 발명에 따른 특히 바람직한 이 심볼은 또한 정사각형의 기본 면적을 갖는다.

특히, 본 발명에 따르면, 정사각형의 기본 면적을 갖는 이들 심볼들은 수평 방향 및/또는 수직 방향, 즉, 심볼들의 변들을 따라 뻗어있는 방향으로 나란히 배열된다. 이 경우, 개별 심볼들의 변들은 서로 직접 인접해 있고 심볼 코드를 형성하고 있으며, 심볼 코드의 광학적 표현은 개별 심볼들의 배열을 통해 정보가 코딩되는 심볼 매트릭스로도 지칭된다. 심볼 매트릭스는 2차원 시스템 코드의 개별 심볼들에 정확히 대응하는 개별 데이터 셀들, 사이즈 및 기하학적 구조로 구성된다. 시스템 코드의 개별 심볼들은 서로에 직접 인접하여 배열되므로, 심볼 코드의 그래픽 표현을 형성하는 심볼 매트릭스는 또한 그 개별 데이터 셀들 사이에 자유 공간을 갖지 않는 것이 바람직하다. 예시적으로, 심볼 매트릭스의 외형은 직사각형 또는 정사각형일 수도 있다. 그러나, 행 별로 및/또는 열 별로 표면상에서 이용가능한 공간에 대해 폭 및 배열을 매칭시키는 것도 또한 가능하다.

심볼들이 서로에 직접 인접해 있는 심볼들의 배열, 즉, 분리 특성 및 자유 공간을 갖지 않는 배열은, 표면 영역 측면에서 매우 효율적이며 높은 정보 밀도를 가지고 있으면서도 이례적으로 판독하기에 용이한 2차원 시스템 코드를 생성한다. 예시적으로, 본 발명에 따른 시스템 코드는 또한, 개별 컴포넌트들이 조립되어 제품 전체를 형성하는 생산 라인 상에서 제품들의 생산 및 품질 체크를 허용하기 위해, 매우 잘 활용될 수 있다. 외부에서 판독가능한 표면 위치들에서의 이러한 코드를 컴포넌트들에 제공한다면, 생산하는 동안 내내 개별 컴포넌트들에 대한 자동 추적을 수행하고 저장하는 것도 가능해진다. 이것은 품질 보증을 향상시키며, 에러의 체계적인 원인들로 하여금 이후에 일어나는 문제들에 대해서도 재구성될 수 있게 한다. 이와는 별개로, 위에서 이미 설명된 바와 같이, 본 발명에 따른 시스템 코딩은 생산 사이클들을 자동으로 제어하기 위해 사용될 수도 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 심볼 코드는 이들의 컬러 측면에서 상이한 상보적 밝기 분포를 갖는 복수의 심볼 쌍들을 가질 수도 있다. 따라서, 본 발명에 따르면, 이미 상세히 설명된 밝기 분포 외에도 상이한 컬러의 심볼들을 제공하는 것이 가능해지고, 그 결과, 밝기 분포는 캡처 시스템에 의해 광학적으로 서로로부터 분리될 수 있는 컬러들의 각각의 연관된 조합을 갖는다. 상보적인 밝기 분포를 갖는 심볼들을 이용한 코딩은 워드 길이 1 (word length one) 의 코딩을 허용하는 한편, 추가적인 컬러들의 사용은 그래픽 심볼들을 이용하여 1 보다 큰 길이의 워드들을 코딩하는 다중 워드 코딩이 획득될 수 있게 한다. 이 경우, 밝기 분포의 영역 배열은 바람직하게는 모든 심볼들 및 이에 대한 상보적인 심볼들에 있어서 동일하다. 이들은 단지 이들의 컬러링의 측면에서 상이하다. 그 후, 원시적 2진 워드 매트릭스는, 가능한 컬러 조합들의 설정에 의해, 적절한 경우 연장되는 워드 매트릭스로서 간주된다.

본 발명의 추가적인 양태는 청구항 4 의 특징들에 따라 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법에 관한 것이다. 시스템 코드는 나란히 배열된 복수의 그래픽 심볼들로 구성되며, 심볼 코드는 이들의 영역 밝기 분포에 있어서 상이하고 2진 데이터 워드로부터 값을 각각 코딩하는 동일한 표면 영역을 갖는 정확히 2개의 상이한 심볼들로 형성된다. 2개의 심볼들은 상보적인 밝기 분포를 갖는다. 본 발명에 따르면, 이러한 시스템 코드를 판독하는 방법은, 바람직하게는 단일의 필터가 적용되는 시스템 코드를 제공한다. 시스템 코드에 대한 필터의 적용은 또한, 이하에서 필터를 이용하여 심볼 코드를 스캐닝하는 것을 지칭한다. 유리하게는, 일 필터는 2개의 상보적인 심볼들 중 일방의 밝기 분포에 매칭할 수 있고, 만일 매칭인 경우에는 일 심볼이 인식되고, 비매칭인 경우에는 다른 심볼이 인식된다. 매칭 또는 비매칭은 또한 완전한 매칭 또는 완전한 비매칭의 정도를 각각 의미할 수도 있다.

예시적으로, 2차원 시스템 코드는, 광학 레코딩 디바이스에 의해 캡처되는 바와 같이, 그래픽 심볼 매트릭스 또는 그래픽 심볼 매트릭스로부터의 세부 사항의 형태로 존재할 수도 있다. 판독의 목표는 시스템 코드에서 나타내거나 코딩된 정보를 재생성하는 2진 워드 매트릭스 또는 2진 워드를 형성하는 것이다.

마이크로글리프의 판독과 같은 공지의 방법들의 경우, 각 코딩된 비트 값에 대한 전용 필터를 제공할 필요가 있다. 이러한 경우들에 있어서, 예를 들어 심볼 매트릭스에서의 그래픽 표현을 분석함으로써 시스템 코드를 판독하는 경우, 심볼들을 인식하기 위한 적절한 연산 동작이 여러 번 일어날 필요가 있고, 각 경우에, 필터 응답들에 대한 국소적인 최대치들을 찾아서, 이를 규정된 임계값들과 비교할 필요가 있다. 심볼 코드에 대한 과도한 오염 또는 다른 손상의 경우에는, 이들 규정된 임계값들에 도달되지 않으며, 정보 자체가 사실 여전히 평가가능하더라도, 이것은 심볼 코드가 때때로 더 이상 읽힐 수 없는 것으로 해석됨을 의미한다. 다수의 필터들의 적용의 결과로서 시간 소모적이고, 또한 임계값 비교의 결과로서 정보를 포함하는 심볼 코드를 가능한 한 거절하는 판독 방법들과는 반대로, 본 발명에 따르면, 판독 결과는 일방의 심볼 또는 타방의 심볼 중 어느 하나에 할당되므로 심볼에 대한 인식은 외부에서 규정가능한 임계값들과의 비교를 요구하지 않기 때문에, 심볼 코드에 대한 단일의 필터의 적용은 연산 시간을 감소시키고 또한 판독 결과를 향상시킨다.

일방 또는 타방의 심볼과의 연관은 어떠한 가능성도 없는 경우, 불확실성들은 자연스럽게 일어날 수 있다. 심볼에 대한 인식의 중요도를 고려하기 위해, 본 발명의 특히 바람직한 일 실시형태는, 사용되는 필터가, 상관 필터의 밝기 분포, 특히 그레이스케일 값 분포로부터의, 현재의 밝기 분포, 특히 그레이스케일 값 분포의 거리를 나타내는 구간 함수의 결과를 확인하는 상관 필터인 것을 제안한다. 본 발명에 따르면, 2차원 시스템 코드를 판독하는 상관 필터의 적용은, 상보적인 밝기 분포를 갖는 심볼들의 존재와는 상관없이, 즉, 패턴들의 영역 배열에 있어서 상이한 심볼들의 경우에 이용될 수도 있다. 이것은, 가능한 한, 몇몇 상이한 상관 필터들의 사용을 대개 요구하더라도, 다만, 원칙적으로, 이미지 평가에 있어서 충분한 연산 파워 (computation power) 가 존재한다면, 상보적인 심볼들에 대한 단일의 상관 필터의 적용이 특히 바람직한데, 왜냐하면 이를 위해 각종 심볼들의 상관 결과에 대한 낮은 연산 파워 및 높은 수준의 비교 능력이 확보되기 때문이다. 이것은 또한 추가적으로 다색 (multicolor) 심볼 코드들의 경우, 상관은 밝기 값들의 3차원 실례들과 관련되고, 컬러에 대한 평가는, 별개로 그리고 개별적인 심볼들에 대한 판독으로부터 분리된 방식으로, 일어날 수 있다.

상관 필터는 2개의 심볼들 중 하나의 밝기 분포에 대응하고, 따라서, 상관 템플릿으로서 사용된다. 상관이 정확히 상관 템플릿에 대응하는 심볼 상에서, 즉, 심볼 코드의 심볼에 대응하는 밝기 분포에서 구현된다면, 상관을 위해 결정된 구간 함수의 결과는 0 (zero) 과 동일하다. 그에 반해, 동일한 상관 템플릿이 정확히 상보적인 심볼 상에 배치된다면, 상관 필터와 심볼 사이의 밝기 또는 그레이스케일 값 차이는 최대치로 되므로, 상관 결과는 최대값에 대응한다. 이 방법의 이점은 심볼의 표면 영역 전체가 상관값을 확인하는 데 사용된다는 것이며, 이것은, 심볼 코드에서의 심볼의 일부가 오염되거나 손상되더라도, 정보가 소실되지 않았음을 의미한다. 이 경우, 상관값은 값 0 과 최대값 사이에 존재한다. 그러나, 종래 기술에서와 같이 정보가 가능한 한 제거되게 되는 임계값과의 비교가 일어나지 않으므로, 정보는 거절되지 않는다.

본 발명의 바람직한 개선형태에 따르면, 이하에서 상관 또는 상관 방법으로도 약칭되는 상관 필터가 적용되는 경우, 각각의 심볼 범위 내에 위치된 밝기 또는 그레이스케일 값은, 표면의 콘트라스트 특성들을 적응성 있게 그리고 모든 단일 심볼들마다와 관련하여 향상시키기 위해, 정규화되는 것이 가능해진다. 이에 의해 달성되는 효과는, 동일한 심볼 범위 내에서 추가적인 밝기 또는 그레이스케일 값 레벨들로의 분화 (differentiation) 가 존재하지 않고, 논리적으로 "밝은" 표면 영역 및 논리적으로 "어두운" 표면 영역 사이에서의 필수적인 콘트라스트가 단지 하나의 밝기 레벨에서만 존재한다는 점이다. 실제로, 심볼 코드를 나타내기 위한 레코딩 디바이스에서 이미징 캡처 기기들에 대한 기술적인 영향들은, 갑작스러운 밝기 값 변화가 10% 콘트라스트 차이로 신뢰가능하게 인식된다는 것을 의미한다고 가정할 수 있다. 본 발명에 따르면, 상관 방법은 10% 미만의 콘트라스트이더라도 심볼 연관들을 신뢰가능하게 수행하기에 충분함을 의미한다. 본 발명에 따라 유리한 것으로 제안된 정규화는, 또한, 종래 기술에서 규칙적으로 적용되는 이미지 처리가 없어도 가능한 것이며, 여기서, 상기 이미지 처리는 또한 로우 이미지들 (raw images) 에서는 여전히 평가될 수 있는 정보를 가능한 한 파괴한다.

본 발명에 따르면, 이러한 상관 필터는 심볼 코드에서의 각각의 심볼에 대해 적용되도록 의도된다. 이를 위해, 가능한 한, 심볼 매트릭스 및/또는 상관 필터에 적용될 수 있는 스케일링 및/또는 배향 후에 그래픽 심볼 매트릭스 및 상관 필터를 분할하고 픽셀 별로 심볼 매트릭스 위에서 상관 필터를 이동시키는 것은, 특히 타당하다. 이상적으로, 상관 필터의 픽셀 에지들 및 심볼 매트릭스의 픽셀 에지들은, 각각의 이동 스텝 후에, 서로의 위에 각각 위치된다. 각각의 이동 후, 이미 설명된 상관 방법이 수행되며, 여기서, 상관 결과는 상관 필터 및 심볼 코드나 심볼 매트릭스의 각각의 상대적인 배열을 위해 저장될 수 있다.

용이하게 처리되고 또한 저장될 수 있는 신뢰값 (confidence value) 으로서, 상관 필터의 적용 후의 상관 결과를 확인하는 것이 타당하다.

신뢰값은 상관 필터 및 판독 심볼 코드의 각 위치들에서의 개별적인 심볼들에 대한 인식의 확실성의 측정치이다. 상관값은 상관의 일부로서 결정되는 구간 함수에 직접 관련되며, 0 의 구간 함수값 및 최대 구간 함수값은 각각 심볼 코드에서 일 심볼 또는 다른 심볼을 발견한다는 높은 수준의 신뢰도를 표명한다. 구간 함수값이 정확히 중심에 있는 경우, 2개의 심볼들 사이를 구별하는 것은 불가능하므로, 판독 심볼에서의 신뢰도는 0 과 동일하다.

이 측면에서, 본 발명은 -1 과 1 사이에서의 가능한 신뢰값 범위를 포함하며, 여기서, 값 1 은 상관 필터와 동일한 심볼과의 완전한 매칭을 나타내고, 값 -1 은 상관 필터에 상보적인 심볼과의 완전한 매칭을 나타낸다. 그러므로, 시스템 코드에 대한 올바른 디코딩의 측정치 외에도, 신뢰값들은 또한 시스템 코드를 표현하는 시스템 매트릭스의 그래픽 품질에 대한 측정치이다.

본 발명에 따른 신뢰값들은, 신뢰값들은 모든 (가능한) 데이터 셀들에 대해 서로에 독립적으로 결정되고 그럼에도 불구하고 단일의 필터만의 적용으로부터 유도될 수 있는 방식으로, 적용된 상관 방법에 신뢰값들이 직접 포함된다는 이점을 갖는다. 필터의 적용은 전체의 시스템 매트릭스, 즉, 시스템 코드의 전체 이미지에서 동일하므로, 인식된 심볼들 중에서 획득된 신뢰값들의 최대 비교 능력이 확보된다. 따라서, 본 발명에 의해 제안된 방법에 따라 시스템 코드가 판독되는 경우, 개별 심볼들에 대한 인식의 확실성 및 그로 인한 디코딩의 신뢰성에 대해 상대적으로 (매우) 신뢰성 있는 언급 (statement) 을 하는 것이 가능해진다.

그러므로, 상관 필터를 이용하여 시스템 코드가 스캔되는 경우, 각 스캔 위치에 대한 신뢰값을 확인하고 이를 이용하여 시스템 코드에서 심볼들을 인식하는 것이 특히 유리하다.

스캔하는 동안, 상관 필터의 중심 및 중심 픽셀은, 예를 들어 심볼 매트릭스의 각각의 픽셀에 연속적으로 배치되고, 상관이 평가되고, 각각의 픽셀과 연관된 신뢰값이 저장된다. 이 실시는, 템플릿 매칭으로도 지칭되며, 개별적인 심볼들의 중심들로 하여금, 최고의 신뢰값 및 최저의 신뢰값을 갖는 위치들에서의 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스에서 발견되거나 위치확인될 수 있게 한다. 이를 위해, 본 발명에 따르면, 신뢰값들은, 파라미터들로서, 스캔 단계 후에 이어지는 식별 단계에 송신될 수 있으며, 식별 단계에서는 심볼 코드에서의 개별 심볼들을 결정하기 위해 심볼 매트릭스의 개별 데이터 셀들의 위치가 식별된다. 그 후, 이 식별은, 심볼 코드의 개별 심볼들에게, 이들의 워드 중요도 (word significance), 즉, 각각의 심볼과 연관되는 2진 값을 할당한다. 따라서, 본 발명에 따르면, 심볼 매트릭스는, 엔트리들 (entries) 이 각각 2진 값들인 워드 매트릭스로 변환된다. 개별적인 엔트리들 (2진 값) 의 외형 및 배열에서, 워드 매트릭스는 엔트리들로서 각각의 심볼들을 갖는 심볼 매트릭스에 대응한다. 그 후, 개별 심볼들을 다함께 스트링하는 규정된 규칙들은, 코딩된 정보로 하여금, 개별 2진 워드들을 다함께 스트링함으로써 워드 매트릭스로부터 판독해낼 수 있게 한다.

따라서, 이러한 맥락에서, 신뢰값들로부터 확인되는, 심볼 코드 또는 심볼 매트릭스에서의 심볼들 또는 데이터 셀들의 가장 개연성 있는 중심들 (most probable centers) 을 제공하는 것이 타당하다.

유리한 개선형태에 따르면, 그 후, 심볼들의 다른 중심들이 탐색될 수 있고, 적어도 하나의 개연성 있는 중심으로부터 시작하여 이들의 심볼들이 판독될 수 있다.

요약하여 나타내면, 2차원 심볼 코드로부터 그래픽 심볼들을 추출하는 본 발명에 따른 바람직한 방법은, 필터링에 의해 인식되는 심볼들의 각각에, 인식의 확실성에 관련된 독립적인 신뢰값을 할당하는 것을 수반한다. 이를 위해, 예시적으로, 그레이스케일 값 이미지, 또는 보다 일반적으로, 심볼 매트릭스의 표시를 포함하는 상이한 밝기 값들을 갖는 이미지에는, 동시에 사용되는 그래픽 심볼들의 각각에 이러한 신뢰값을 할당한 단일의 필터가 적용된다. 이 경우, 심볼에 대한 신뢰값의 결정은, 필터로부터의 결과들로부터의 포함된 결과들 또는 인접한 심볼들에 대한 신뢰값들에는 의존하지 않고, 위치에만 의존한다. 그러므로, 상이한 위치들에서 획득된 필터 응답들은, 메트릭 (metric) 에 의해 서로 비교되어, 개별적인 신뢰값들이 서로에 의존하지 않게 순서화될 수 있다. 사용된 필터는, 예를 들어, 그래픽 심볼들의 패밀리에 대한 논리적인 밝기 분포의 템플릿으로부터의 필터 연산자에 의해 정의되는 환경에서의 이미지 상세를 위해, 컬러 심볼 표현의 경우에 있어서의 그레이스케일 값들로의 변환 후, 이미지용 격자에서의 각 위치에서, 밝기 값들의 유클리드 구간을 결정하는 정규화된 상관 방법이다. 본 발명에 따르면, 확인된 신뢰값들은, 파라미터들로서, 후속하는 프로세스 단계로 진행될 수 있으며, 이 후, 이들 신뢰값들은 대응 워드들을 정렬하거나 선택하는 데에 사용된다.

본 발명에 따르면 또한 심볼들의 컬러를 평가하는 것이 가능해진다. 따라서, 컬러 또는 컬러 조합이 워드, 즉 2진 값에 할당될 수 있다. 그러므로, 통상적으로 단지 2진 심볼 중요도에 다중 차원의 다중 워드 코딩을 허용하는 추가적인 중요도를 할당하는 것이 가능해진다. 원시의 심볼들이 2진 워드 매트릭스로서 간주된다면, 이것은, 한 세트의 가능한 컬러 또는 컬러 조합들 세트에 의해 적절한 연장된 워드 매트릭스로서 간주된다. 이 경우, 개별적인 컬러들의 상이한 밝기를 캡처하는 것도 또한 가능하므로, 밝기 분포의 평가에 대한 것은 변경되지 않는다. 이것은 컬러 표현에 기초하여 즉시, 아니면 그레이스케일 값들로의 변환 후에 행해질 수 있다.

디코딩의 일부분으로서, 심볼들에 대한 컬러 분포에 대한 신뢰값을 확인할 수 있는 것이 바람직하다. 예시적으로, 상관 필터와 비교해 볼 때, 시스템 코드에서의 심볼들의 밝기 분포와 관련하여 확인된 신뢰값에 비례하여 그 템플릿의 컬러 분포로부터 그래픽 심볼과 연관된 모든 픽셀들에 대한 컬러 값들의 평균화된 구간을 결정하는 것이 가능하다. 2개의 확인된 신뢰값들을 접속시켜서 단일의 신뢰값을 생성하는 것은 충분히 생각해낼 수 있다. 이를 위해, 템플릿의 컬러 분포를 위한 그리고 필터 연산자에 대응하는 이미지 상세인 "CIE 1976 u', v' 컬러 공간" 으로도 알려져 있는 것을 사용하는 것이 가능하다. 따라서, 템플릿 및 연장된 신뢰값을 발생시키는 이미지 상세 사이에 유클리드 구간을 결정하는 것이 가능하다. 이와 달리, 센서로부터 획득된 벡터 이미지인 RGB 컬러 이미지는, (컬러 벡터들의) 절대값 이미지로 그리고 (컬러 벡터들의) 대응 방향 이미지로 구분될 수 있다. 이 방식으로 획득된 절대값 이미지는, 센서로부터 획득된 밝기 또는 그레이스케일 값 이미지와 등가이어서, 전술한 바와 동일한 분석 및 상관 방법이 이에 적용될 수 있다. 인식된 심볼 영역들에 있어서, 대응하는 RGB 방향 이미지에서의 컬러 분포는, 가능한 컬러 분포들의 템플릿들과 관련하여 유클리드 구간 측정에 의해 결정될 수 있다.

본 발명의 적용-지향성의 추가적인 개량형태에 따르면, 시스템 코드의 영역에서의 신뢰값들의 시간 프로파일이 평가될 수 있다. 이것은, 예를 들어, 본 발명에 따른 2차원 시스템 코드를 컴포넌트들 또는 일반적인 객체들에 제공하는 자동화 생산 설비들에서 가능하다. 신뢰값들에 있어서의 일반적 또는 국소적 하락은, 그래픽 심볼 매트릭스의 전체 영역 또는 제한된 영역에서 객체에 대한 오염 또는 손상을 증가시키는 것을 나타낸다. 품질에 있어서의 하락 또는 사용된 인쇄 기술에서의 기능적 에러는, 또한, 신뢰 값들이 시간이 지남에 따라 하락하는 패턴을 생성한다. 한번에 확인된 신뢰값들은, 객체에 기초하여 데이터베이스에 저장, 및/또는 업데이트되고, 스테이션 및 시간을 캡처한다. 확인된 신뢰값들은, 장차, 이 데이터베이스와 비교되어 감정 (assess) 된다. 예를 들어 히스토그램 메트릭을 감안할 때, 통계적인 평가에 대한 임계값이 초과되는 경우, 현재 측정된 신뢰값들은 놈 (norm) 과 상이하다. 그 후, 전문가는 나타난 결함의 원인을 확인하여 제거한다. 따라서, 2차원 시스템 코드를 생성 및 판독하는 시스템은 또한 내부 품질 보증을 가동하고 (operate) 그 자체를 모니터링할 수 있다. 그러므로, 본 발명에 따라 제공되는 신뢰값들은, 제안된 2차원 시스템 코드에 의해 형성된 정보 시스템으로 하여금, 생산 설비에서 모니터링될 수 있게 하고, 예를 들어, 이러한 시스템이 실패하기 전에 에러들이 제거될 수 있게 한다.

사용된 필터와 시스템 코드의 표시를 서로에 매칭시키기 위해, 본 발명에 따르면, 심볼 코드의 2개의 심볼들 중 하나의 표현에 대응하는 필터, 및 판독될 심볼 코드, 즉, 특히, 광학 판독 시스템에 의해 캡처된 바와 같은, 심볼 매트릭스에서의 심볼 코드의 표현은, 특히, 스케일링 및/또는 회전을 포함하는 매핑 방법에 의해 서로에 매핑되는 것이 가능해진다.

또한, 본 발명의 추가적인 파라미터는, 예상되는 심볼 매트릭스들에 대한 한 세트의 가능한 특성화된 형태들일 수도 있다. 나타난 형태들의 각각은, 나타난 형태의 현재의 심볼 매트릭스와의 명시적인 연관이 가능하도록, 이 세트에 포함된 형태들의 다른 매 실례들과는 충분히 상이할 필요가 있다. 이미지 상세에서의 심볼 매트릭스의 현재의 형태는, 전환-불변 (translation-invariant) 표면 영역 히스트그램을 생성한다. 이 표면 영역 히스토그램은, 메트릭을 이용하여, 주어진 세트의 특성화된 형태의 심볼 매트릭스들로부터의 대응 표면 영역 히스트그램과 비교되고, 정의된 메트릭을 감안할 때 가장 근접한 표면 영역 히스토그램으로부터의 심볼 매트릭스가 선택된다. 이미지 상세로부터의 심볼 매트릭스에 대응하는 것으로 결정된 워드 매트릭스는, 지시된 세트의 선택된 특징 형태에 대응하는 워드 매트릭스이다. 현재의 이미지 상세로부터의 심볼 매트릭스는 이 워드 매트릭스로 변환된다.

스케일링 및 회전 파라미터들을, 신뢰값들로부터만, 또는 적어도 어느 정도는, 평행선 세그먼트 및 수직선 세그먼트와 같이, 심볼 매트릭스 내에서의 심볼들의 배열의 결과로서 획득되는 상위 패턴 (superordinate pattern) 으로부터 유도하는 것이 또한 가능하다. 상위 패턴들은, 밝기 값 이미지에서의 기울기들 (gradients) 에 대한 우선 방향의 원인이 된다. 그 후, 우선 방향은, 허프 변환 (Hough transformation), 라돈 변환 (Radon transformation) 을 적용함으로써 또는 제어가능한 필터들을 적용함으로써, X 방향 및 Y 방향에서의 밝기 값 이미지의 유도로부터 추출된다.

청구항 14 에 따르면, 본 발명은 또한, 시스템 코드를 이용하여 인쇄된 태그들 등을 부착함으로써, DPM (direct product marking) 의 일부로서 자동화 생산 라인 상에서 제품의 컴포넌트들에 적용되었고, 컴포넌트들을 식별하기 위한 그리고/또는 생산 흐름을 제어하기 위한 정보를 갖는 상기 설명된 2차원 시스템 코드의 바람직한 용도에 관한 것이다. 이 경우, 시스템 코드는 생산 라인 상에 위치된 판독기들에 의해 캡처되고, 상위 제어 시스템에 의해 평가된다. 이를 위해, 본 발명에 따라 제안된 시스템 코드는, 시스템 코드에서 사용되는 심볼들이 손상 및 오염에 대해 매우 견고하며, 알려진 2차원 시스템 코드들과 비교할 때 이 시스템 코드는 이용가능한 표면 영역을 매우 효율적으로 사용하므로, 데이터에 대한 높은 수준의 리던던시 (redundancy) 를 달성하는 것은 또한 간단한 일이라는 이점을 가져온다. 프레임들, 동기화 특성들 및 다른 특별한 특성들을 생략하는 것이 가능하지만, 신뢰값들을 이용한 평가는 매우 신뢰가능한 판독 결과들을 허용한다. 효율적인 표면 영역 활용은 또한, 원하는 정보가 컴포넌트들의 매우 작은 표면 영역 상에 수용될 수 있게 한다.

이 목적으로 이용되고, 전반적으로 상기 설명된 특성들로 인해 매우 용이하고 신뢰성 있게 머신-판독가능한 2차원 그래픽 심볼 코드는, 본 발명에 따르면, 기술적 처리 및/또는 추가적인 정보의, 특정 유형에 대한 세부 사항들, 식별 번호, 모델 디스크립터, 가능하다면 생산 위치 및 시간, 배치 번호 (batch number) 와 같은 생산 공정에 대한 세부 사항들을 대개 포함할 수 있다. 그러므로, 컴포넌트 또는 객체는 머신-판독가능한 마킹에 코딩된 데이터를 이용하여 그 자체를 설명할 수 있고, 따라서, 생산 설비에 대한 (반) 자율 제어에 기여할 수 있다. 그러나, 객체에 대한 이 상세한 정보는 생산 설비를 제어하는 데에 이용될 수 없다. 최종적으로 조립된 제품이 사용될 때에 일어나는 손상의 경우, 예를 들어 생산 중에 수집되고 심볼 코드에 관한 정보를 저장할 때, 컴포넌트 레벨까지 각 마킹된 객체에 대해 이용가능한 추가적인 세부 사항들이 존재하는 것이 가능하며, 여기서, 상기 추가적인 세부사항들은 이 객체와 구체적으로 연관된 품질 특징들 또는 상기 추가적인 세부 사항들은 이 객체 상에서 수행되는 기술적인 처리 프로세스들의 특성들을 설명한다. 이것은 사건에 대한 이벤트들의 코스를 재구성하는 것에 도움을 줄 수도 있고, 아니면 리코스 (recourse) 요구들에 대한 법적인 해명을 지원할 수 있다. 게다가, 이것은 생산 라인에서의 시스템적 에러들을 발견하는 것에 조력한다.

마지막으로, 본 발명은, 광학 레코딩 디바이스 및 이 레코딩 디바이스에 의해 전송된 광학 신호들을 처리하고 2차원 심볼 코드를 디코딩하기 위해 셋업되는 프로세서를 갖는 평가 디바이스를 갖는 2차원 시스템 코드를 판독하는 장치에 관한 것이다. 평가 디바이스의 프로세서는, 적합한 소프트웨어에 의해, 프로세서에 구현된 전술한 방법 또는 그 방법의 일부를 갖는다. 평가 디바이스는 광학 시스템을 갖는 판독 장치에 통합될 수도 있고, 또는 특히, 하나의 판독 디바이스 또는 바람직하게는 복수의 판독 디바이스들이 접속되는 하나의 컴퓨터 또는 복수의 네트워킹된 컴퓨터들의 형식인 컴퓨터 시스템일 수도 있다.

도면을 참조하여 본 발명의 예시적인 특정 실시형태들을 설명하기 전에, 다른 양태들과는 별개로 그리고 독립적으로, 본 발명의 각 일부인 본 발명의 유리한 양태들을 밝히기로 한다.

본 발명에 필수적인 기본 원리에 따르면, 심볼의 밝기 분포는 구별 능력에 대한 기초로서 이용된다.

2진 데이터 코딩에 대한 구별을 필요로 하는, 1-워드 및 0-워드에 대한 심볼 코드의 그래픽 심볼들은, 최대 구별 능력이 확보되도록 본 발명에서 선택된다. 시스템 코드는, 기본적으로 임의로 형성된 심볼 매트릭스에서 타일형 데이터 셀들 내에 그래픽 심볼들을 포함한다. 이 경우, 심볼들은 데이터 셀들을 완전히 충전한다. 데이터 셀은 그래픽 심볼이 표현된 픽셀 이미지로서 해석될 수 있다.

본 발명에 따르면, 2개의 그래픽 심볼들은 이들의 특별하게 상보적인 밝기 분포에 의해 구별된다. 데이터 셀의 가공된 표면은 논리적으로 흑색 픽셀들로, 즉, 논리적으로 어둡게 표현되고, 데이터 셀의 미가공된 표면 영역들은 논리적으로 백색 픽셀들로, 즉, 논리적으로 밝게 표현된다. 심볼 코드가 적용된 재료 또는 표면 및 판독 장치에서의 레코딩 디바이스의 이미지 캡처 기술에 기초하여, 가능한 한 추가적으로, 논리적인 밝기는 실제로 이미지에 존재하는 밝기 값들과 상관하는지의 여부를 특정할 필요가 있다. 이것은, 캐리어 재료의 유형과 조성 및 그래픽 마킹을 적용하고 판독하는 방법에 기초하여, 가공된 객체 표면 영역은 분석될 이미지에 있어서 미가공된 표면 영역보다 더 어둡거나 아니면 더 밝게 출현할 수도 있기 때문이다. 심볼들과 워드 사이에서의 연관은, 구체적으로, 상보적인 밝기에 기초하며, 그래픽 심볼들 중 단지 하나만이 그 자체 상에서 고려될 때에 어떤 밝기가 이제 (논리적으로 밝은 심볼의 표면 영역으로서의) 객체 배경에 기여될 수 있는지 및 어떤 밝기가 (심볼의 논리적으로 어두운 심볼의 표면 영역으로서의) 가공된 표면 영역에 기여될 수 있는지에 대해 결정하는 것이 가능하지 않으므로, 연관들에 대한 종래의 정적인 초기화가 필요하다. 이와 달리, 정의된 심볼은 또한 동적인 인식을 위한 심볼 코드에서 제공될 수 있다.

이를 위해, 코딩 및 적용 프로세스들 및 이에 따른 인식 및 디코딩 프로세스들은 서로로부터 독립적으로 고려되며, 적용 및 판독 방법들과 적용 재료 및 그 물리적 조건 양방 모두가 고려된다. 본 발명에 따르면, 본 방법에 적용되고 그래픽 심볼과 연관된 2진 워드를 반전시키는 스케일링 인자 (scaling factor) 덕분에 매칭이 수행될 수 있다. 본 발명에 따르면, 이것은, 논리적으로 밝은 심볼로 하여금, 광학 캡처된 밝은 심볼과 항상 지속적으로 연관될 수 있게 한다. 대응하는 상황이 어두운 심볼에 적용된다.

높은 데이터 밀도는 정사각형이라서 간결한 (compact) 개별 그래픽 심볼들 덕분에 달성될 수 있다. 이들 심볼들은, 열들 및 행들에 따른 논리적인 매트릭스형 배열로부터 발생하는 셀들에 직접 부착될 수 있다. 이 경우, 이러한 데이터 셀의 표면 영역은 완전히 그래픽 심볼들로 충전될 수 있어서, 인접하는 데이터 셀들 내의 심볼들은 서로에 직접 병합한다 (merge). 이것은, 데이터 셀의 에지 영역에서의 픽셀들의 밝기조차도 심볼과 연관될 수 있고 그래픽 심볼이 데이터 셀에 나타낸 의사 결정 (decision-making) 에도 수반될 수 있으므로, 이들 그래픽 심볼들의 최근의 인식에 대한 증가된 신뢰도를 달성한다.

따라서, 데이터 셀들의 타일형 배열로부터 발생한 그래픽 심볼 매트릭스에서, 인접한 데이터 셀들 사이에서 추가적인 자유 공간을 남길 필요가 없다. 이러한 자유 공간은, 또한, 이미지 분석에서 그래픽 심볼들을 분리하기 위해, 예를 들어 사전 처리 필터들에 의해 생성될 필요는 없다. 따라서, 가치있는 밝기 및 그레이스케일 값 정보는 또한 데이터 셀들의 에지 영역들에서 보존된다.

이 방식으로, 데이터 셀이, 캡처된 이미지에서, 예시적으로, 단지 6개의 픽셀들의 작은 정사각형 치수들만을 갖는 경우라 하더라도, 임의의 더 큰 스케일의 데이터 셀의 구별 확실성에 대응하는 구별 확실성을 확보하는 것이 가능해지므로, 이들의 데이터 셀들이 완전히 충전된 채로 이들의 데이터 셀들과 함께 그래픽 심볼들을 배열할 이 가능성은, 간결성 및 달성가능한 데이터 밀도를 위해 중요한 이유이다.

본 발명의 특정 양태에 따르면, 1-워드 및 0-워드에 대한 그래픽 심볼들은, DPM (direct part marking) 방법들에서의 사용을 위해 최적화되는 특정한 논리적인 밝기 분포를 가질 수도 있다. 이 출원의 도면들에서, 적용 기술을 이용하여 캐리어 객체가 가공되는 영역들은, 예를 들어 흑색으로 식별된다. 인용된 DPM 방법의 경우, 미크론 또는 나노미터 범위의 박층을 제거함으로써 캐리어 재료의 표면 영역 (즉, 컴포넌트 상에 마킹하기 위해 선택된 영역) 을 가공하기 위해 대개 레이저가 사용된다. 이러한 맥락에서, 도트-기반 기술 및 벡터-지향 기술은 구별된다.

도트 레이저 가공의 경우, 표면 영역은 격자로 분할된다. 표준 제품들은 800 dpi 와 1200 dpi 사이의 해상도를 달성한다. 그 후, 개별 도트들은 펄스로서 레이저 가공된다. 예시적으로 도트 사이즈는 직경에 있어서 0.15 미크론인 객체 상의 영역에 대응한다. 이 방법은 매우 시간 소모적이며, 이것은, 800 dpi 해상도에서 치수 0.5 mm 를 갖는 정사각형 매트릭스 코드를 버닝하는 데에는 20초가 넘게 걸린다. 생산 실시에 있어서, 이러한 시간은 대개 이용할 수 없다.

반대로, 벡터-지향적 방법은 "제거 없이 (without removal)" 동작하는바, 이것은 라인들 및 표면 영역들이 신속하게 버닝될 수 있는 이유이다. 상기 예에서는, 단지 3 내지 5초의 시간이 요구되며, 예를 들어 레이저 및 요구되는 파워에 따라 상당히 더 낮아질 수도 있다. 그러므로, 생산에 있어서 짧은 클록 시간들을 달성하기 위해, 벡터-지향적 방법의 사용은 타당하다. 이 때문에, 이들 심볼에 대한 벡터-지향형의 드로잉이 가능하도록, 본 발명에 따라, 개별 심볼들이 설계된다. 그러므로, 바람직한 일 실시형태에 따르면, 이들 각각은 2개의 밀집된 표면 영역들만을 포함하며, 본 발명에 따르면, 그 일 표면 영역은 가공될 필요가 있고 다른 표면 영역은 미가공된 채로 잔존한다. 그러므로, 레이저를 제거하지 않고 한 번의 이동으로 심볼이 드로잉될 수 있다.

그래픽 심볼들의 선택에 대한 추가적인 기준은 레이저 가공의 공정에 있어서의 기술적 제약이다. 버닝 동안에 생성된 분말 미량 (powder traces) 이 주변의 재료와 반응하거나, 또는 레이저의 이동이 정확히 수행되지 아니하여 의도되지 않은 추가적인 영역들이 가공되므로, 가공된 표면 영역과 미가공된 표면 영역 사이의 에지들은 깨끗하게 커팅되지 않는다. 이 경우, 버닝이 분리 에지를 넘어서 일어났으므로, 가공된 영역들은 미가공된 객체 영역들로 침식되어 계속 병합될 수 있고, 또는 대부분의 미가공된 영역이 가공된 영역들을 둘러쌈으로써 덮일 수도 있으며, 이것은 오버레이로도 지칭된다. 이 효과는 캠버형 (cambered) 표면 또는 곡면의 경우에 강화되는데, 왜냐하면 레이저는, 대개, 이상적으로, 기술적인 이유들로 인해 그리고 실현가능한 레벨의 관여도에 따라, 모든 포인트에서의 객체의 표면에 대해 직각으로 위치될 수 없기 때문이다. 그러므로, 또한 객체 표면상의 원하는 충돌 (impingement) 지점 부근에서 재료가 제거되도록, 표면과 레이저 빔 사이에 얕은 각도 (shallow angle) 가 존재한다. 이 효과는, 예를 들어 레이저 빔의 충돌 각도가 가능한 한 항상 직각이 되도록, 원통형 객체 주위에서 이동하는 장치에 레이저가 탑재되는 경우에 감소될 수 있다. 그러나, 이것은, 복합적, 에러-유발적, 시간 소모적 및 교정 곤란 (difficult-to-calibrate) 프로세스이며, 이것은, 본 발명에 따라, 보다 정확히는, 상보적인 밝기 배열에서의 이러한 에러들의 효과를 크게 보상할 수 있는, 이하에 정의되는 밝기 분포가 바람직하다는 것을 의미한다.

레이저를 이용하는 적용 기술은 위에서 상세히 설명되었지만, 인용된 문제들에 대한 공통점들은 다른 기술들, 특히 인쇄 기술들로 이전될 수도 있다. 본 발명에 따라 바람직한 것으로서 선택된 심볼 형태는, 적용이 정확하지 않은 경우이더라도 인식은 신뢰할만하도록, 이들 영향들에 대한 추가적인 견고성을 허용한다.

본 발명에 따라 밝기 분포의 셋업에 적합한 기준은, 오버레이를 방지하거나 감소시키기 위해, 논리적으로 밝은 특징을 갖는 미가공된 표면 영역이, 논리적으로 어두운 특징을 갖는 가공된 표면 영역에 의해 전체적으로 둘러싸이지 않은 것일 수도 있다. 이것은, 8방 인근에서의 심볼이 임의의 다른 심볼들에 의해 자유 공간 없이 전체적으로 둘러싸이는 경우이더라도, 본 발명에 따른 특히 바람직하고 도면들의 설명에서 상세히 설명되는 심볼의 경우에 달성된다. 본 발명에 따르면, 가공된 표면 영역 및 미가공된 표면 영역이 서로에 매핑될 가능성도 또한 없으며, 이것은 구별 능력을 추가적으로 증가시킨다.

컴포넌트에 대한 손상을 방지하기 위해, 최대 허용가능 파워에서의 동작 또는 버닝을 수반하는 레이저 가공만이 종종 가능하며, 이것은, 재료 표면에 따라, 가공이 더 명확히 또는 덜 명확히 가시적인 이유가 된다. 이 경우에 달성가능한 콘트라스트 차이들은 통상적으로 70% 이상이다. 콘트라스트 특성들은 또한 각각의 표면 재료에 의존하고, 마킹된 영역 내에서 상이할 수도 있어서, 동일한 심볼 매트릭스와는 상이한 심볼들은 상이한 콘트라스트 특성들을 갖는다. 콘트라스트에 있어서의 변화들은, 적용을 위한 하드웨어의 다른 파라미터들의 에러 조정으로부터 도출될 수도 있다. 이러한 파라미터들에 대한 완벽한 설정은 시간 소모적이며, 파라미터들은 시간이 지남에 따라 변화할 수도 있다. 그러므로, 본 발명은, 대부분은, 간단히, 밝기 분포, 즉, 심볼 표면 영역에서의 적어도 2개의 상이한 밝기들을 갖는 2개의 영역 심볼들을 이용함으로써 달성되는 특히 견고한 심볼 코드를 제안하며, 여기서, 심볼들의 밝기 분포는 서로에 대해 정확히 상보적이다. 본 적용에서는, 특정 예들에서 단지 2개의 각각의 상이한 밝기들이 설명되더라도, 본 발명은, 각각의 심볼이, 예를 들어 상보적인 그레이스케일 값 레벨들에 의해 상보적인 심볼로 이전될 수 있는 보다 상이한 밝기 값들도 포함하는 것을 수반할 수도 있다.

심볼들은, 예를 들어 심볼이 완전히 적용되지 않은 경우, 본 적용에서는 스크래치들, 오염 또는 에러들에 의한 손상에 대해서도 견고해야 한다. 그러므로, 본 발명은, 매 경우마다 객체가 가공될 필요가 있는 영역을 갖는, 0-워드 및 1-워드에 대한 바람직한 그래픽 심볼들을 정의한다. 따라서, 전체적으로 미가공된 표면들에 대한 오염에 의해 또는 반대로 전체적으로 가공된 심볼 표면 영역들에 대한 반사들에 의해 야기되는 에러성 연관들을 감소시키는 것이 또한 가능해진다.

본 발명으로부터의 바람직한 일 심볼 형태는 가공된 심볼 영역 대 미가공된 심볼 영역에 대한 특정 비율을 제공한다. 바람직한 것으로서 사용되는 심볼들이 픽셀 이미지로서 간주되고 각각의 심볼이 3×3 격자로 격자화되는 경우, 가공된 심볼 영역 (5/9) 대 미가공된 심볼 영역 (4/9) 의 비율 또는 그 반대 경우의 비율은 거의 1:1이며, 이것은 양 컴포넌트들이 대략 동일한 정도로 표현된다는 것을 의미한다. 불일치는 총 표면 영역의 1/9 이하인 영역에서 존재하며, 이것은 실제의 시도에 있어서 불일치들에 대한 유용한 제한임이 발견되었다. 특히, 3×3 격자의 개별 심볼 픽셀들은 심볼의 사이즈들 사이에서 유용한 균형을 셋업하며, 심볼의 사이즈는, 높은 달성가능한 표면 영역 밀도를 허용하기 위해서는 너무 큰 것으로 선택되어서는 아니 되고, 양호한 해독가능성을 허용하기 위해서는 너무 작은 것으로 선택되어서는 아니 된다. 신호의 픽셀 크기는 적용 또는 판독 방법의 해상도 제한으로의 접근을 이론적으로 허용한다. 심볼 사이즈에 대한 추가적으로 중요 기준은, 자연스럽게, 본 발명에 따라 활용될 수 있는 마킹될 표면상에서 이용가능한 공간이다. 그 후, 심볼 사이즈는 원하는 정보가 코딩될 수 있게 하는 정확히 그 사이즈가 되도록 선택될 수 있다.

바람직한 예에서 직사각형 또는 정사각형 심볼의 심볼 에지들을 따라 각각 뻗어 있는 2차원 심볼의 단지 1차원 X축과 1차원 Y축 양방 모두를 고려하는 경우, 본 발명은 가공된 심볼 영역 대 미가공된 심볼 영역에 대해 1:3 또는 2:3 의 바람직한 비율이 관찰될 수 있게 한다.

본 발명에 따른 바람직한 방식으로 밝기가 나타나는 경우, 0-워드에 대한 심볼들 및 1-워드에 대한 심볼들은 평균으로 거의 동일한 밝기 값들 분포를 각각 가지므로, 2개의 심볼들 중, 타방 심볼과 비교할 때에 더 두드러지게 마킹된 것 덕분에 인식에 있어서 유리하게 되는 것은 어느 것도 없다. 한편, 밝기 값에 있어서의 갑작스러운 변화들에 기초한 심볼 코드의 밝기 값 이미지의 1차원 분석을 위한 이미지 처리에 있어서, 양 영역들이 서로로부터 넓은 간격으로 존재하므로, 적용 품질이 부적절하더라도, 명시적으로 구별될 수 있는 응답 패턴을 생성하는 것이 가능해진다.

본 발명에 따라 제안되는 시스템 코드의 특정 이점들은, 또한, 상보적인 밝기를 사용하는 심볼들의 사용과는 상관없이, 종래 기술로부터 지금까지 이 목적으로 특별했던 상관 방법의 사용을 바람직하게 수반하는 심볼 코드를 나타내는 심볼 매트릭스에서의 개별 심볼들에 대한 인식 및 디코딩 덕분에, 본 발명에 따른 판독 및 디코딩 방법에서 특히 밝혀진다.

본 발명에 따라 바람직한 상관 방법에서, 표면의 콘트라스트 특성들을 적응성 있게, 그리고 단일 심볼에 제한되는 방식으로 최적화하기 위해, 밝기 값 또는 그레이스케일 값은 각각의 개별 심볼 영역 내에서 정규화된다. 따라서, 반사성 표면들에서의 반사의 문제에 부딪히게 될 수도 있다.

심볼들의 밝은 표면 영역과 어두운 표면 영역 사이에서의 본 발명에 따라 제안되는 방법에 필요한 콘트라스트는, 단지 하나의 밝기 값 레벨에 있다. 최적의 구별을 허용하기 위해, 동일한 표면 영역 내에서의 밝기 값들 사이에서의 밝기 값 레벨들에 있어서의 차이가 또한 존재하지 않아야 한다. 현재의 이미징 캡처 기기들은, 구성 관련 (construction-related) 기술 영향들, 이를테면 이미지 노이즈를 고려할 필요를 수반하므로, 동일한 밝기를 갖는 동질적인 표면 영역들은 픽셀 이미지에 있어서 매우 동일한 것으로서 이용가능하지는 않을 것이다. 본 발명에 따르면, 10% 의 콘트라스트 차이에서의 갑작스러운 밝기 값 또는 그레이스케일 값 변화가 신뢰성 있게 인식될 것이라고 가정될 수 있다. 상관 방법이 아웃라이어 (outlier) 에 대해 견고하다면 실제로 요구되는 콘트라스트 차이는 추가적으로 낮아질 수 있으므로, 본 발명에 따른 판독 방법의 경우에, 심볼 연관들을 신뢰성 있게 수행하기 위해, 10% 미만의 콘트라스트만으로도 충분하다. 제안된 방법은 또한 이미지 처리에 있어서 사전 처리를 요구하지 않으므로, 이것은 추가적인 밝기 값 에러들이 배치 (intersperse) 되지 않아서, 필수불가결한 콘트라스트 차이는 상기한 바와 같이 양자화될 수 있음을 의미한다.

지금까지, 형태학적 연산자들 (morphological operators) 과 비교할 때 상관 방법은 매우 연산-집중적 (computation-intensive) 이므로, 실제로 가능한 한 심볼 코드들을 추출할 목적으로 이미지 분석에서 상관 방법들이 사용되지는 않았다. 본 발명은, 심볼 코드를 나타내는 분석될 이미지가 단지 단일의 상관 필터만으로 필터링될 때에 양 심볼들은 동시에 위치확인될 수 있기 때문에, 상보적인 밝기 분포를 갖는 2개의 그래픽 심볼들의 선택으로 인해, 표기된 (alleged) 결함을 제거한다. 이러한 점에서, 본 발명에 따라 상보적인 심볼들 중 하나의 밝기 분포에 매칭하는 필터 템플릿에 대한 구간 함수의 결과가 계산된다. 따라서, 구간 함수는 상관 템플릿의 그레이스케일 값 분포로부터 현재의 그레이스케일 값 분포의 거리를 나타낸다.

상관 템플릿의 심볼에 정확히 대응하는 심볼 상에서 상관이 수행되는 경우, 구간 함수의 결과는 차이가 없으므로 0 과 동일하다. 그러나, 동일한 상관 템플릿이 정확히 상보적인 심볼 상에 배치되는 경우, 각각의 이미지 픽셀에 대한 그레이스케일 값 차이가 최대로 되므로, 상관 결과는 최대값에 대응한다.

반대로, 종래 기술에서 관용하는 방법들은 그래픽 심볼들의 정의를 수반하며, 이 정의의 형태는 워드와 연관되는 특징들을 갖는다. 그러므로, 워드 길이 n 을 디코딩하기 위해, 대개, 분석될 이미지에 2ⁿ 개의 필터들이 적용되며, 명시값을 특정 심볼에 할당할 수 있기 위해, 상기 필터들은 가능한 심볼 유형들 중 하나와는 고도로 매칭하며, 2ⁿ 개의 심볼 유형들의 모든 다른 심볼 유형들과는 가능한 최저도로 매칭한다.

그러므로, 2진 워드를 디코딩하기 위해, 종래 기술에서 관용하는 프로세스에 기초하여 2개의 필터 동작들을 필요로 한다. 그러므로, 본 발명은, 첫째로, 다수의 필터 동작들이 절반까지 감소될 수 있게 하여, 2진 워드들은 단지 하나의 필터 동작만이 수행되도록 요구한다. 둘째로, 본 발명에 따른 상관 방법이 적용되는 경우에는 필터들이 적용되기 전에 이미지 사전 처리를 필요로 하지는 않으며, 이것은, 이 경우에 연산 시간이 종래 기술에 비해 추가적으로 감소될 수 있다는 것을 의미한다. 양 특성들은 실행 시간을 감소시키는 데 도움을 준다. 그럼에도 불구하고, 예를 들어, 2진화 (binarization) 방법들 또는 인접하는 그래픽 심볼들을 분리하는 방법들의 결과로서 각각의 픽셀이 고려되고 정보가 소실되지 않으므로, 본 발명에 따른 방법의 신뢰도는 형태학적 필터들이 적용될 때보다 더 높다. 양 방법 모두는, 경쟁력 있고 우수한 짧은 필수 클록 시간들을 이용하여 프로세스 제어에 있어서 2차원 머신-판독가능 코드들에 대한 효율적이고 신뢰성 있는 인식을 위해, 본 발명에 따른 상관 방법에 대한 바람직하게 제안된 적용을 형성한다.

본 발명의 추가적인 양태에 따르면, 심볼 코드의 개별 심볼들이 판독 또는 디코딩되고 있는 동안, 하나의 심볼, 바람직하게는 각각의 심볼에 인식의 확실성을 결정하는 신뢰값들을 확인하는 것이 가능해진다.

이 개선형태에서, 그래픽 심볼들을 인식하기 위한 제안된 방법은, 인식된 심볼을 얼마나 확실하게 연관시킬 수 있는지를 즉시 나타낼 수 있다. 이것은, 워드들의 중복 코딩에 특히 유리한데, 왜냐하면, 그 경우에는, 개별 심볼들에 대한 인식의 확실성에 기초하여, 코딩된 워드를 재구성하기 위한 고도의 인식 확실성을 갖는 한 세트의 심볼들을 결정하는 것이 가능해지기 때문이다. 본 발명에 따른 방법의 경우, 이러한 값들은 각각의 인식된 심볼에 대해 요구될 수 있다. 이들은 신뢰값으로 지칭된다. 이 신뢰값들은, 구체적으로, 모든 심볼들에 대한 모든 신뢰값들이 서로에 독립적으로 결정되도록 그리고 그럼에도 불구하고 단일의 필터 동작으로부터만 유도되도록, 적용된 상관 방법에 직접 포함된다. 이 경우, 인식된 심볼들 중에서 획득된 신뢰값들의 최대 비교 능력이 확보된 결과로서, 필터링은 이미지에서의 각 위치에서 동일하다. 그러므로, 본 발명에 따른 방법의 적용은 디코딩뿐만 아니라, 동시에, 디코딩 품질에 대한 언급을 허용한다.

심볼 코드에서의 개별 심볼들의 단순하고 견고한 설계는, 본 발명에 따르면, 심볼 코드에서의 동기화를 위해 어떠한 심볼들도 요구되지 않는다는 것을 의미한다. 반대로, 심볼 코드는 2개의 상보적인 심볼들로부터 배타적으로 형성될 수 있다. 본 발명에 따른 시스템 코드가, 바람직하게는, 국소화 (localization), 등화 (equalization) 또는 동기화를 위한 특정 심볼들을 포함하지 않고, 버전 정의 또는 포맷 정의를 위해 사용되는 심볼들 또는 미리 정의된 영역들에 대한 정적으로 규정된 시퀀스들도 또한 포함하지 않는 것은, 데이터 밀도 및 인식의 신뢰도를 증가시키는 데에 도움을 준다. 첫째로, 앵커 심볼들 또는 정적인 패턴들의 생략은 데이터 정보에 대해 이용가능한 더 많은 공간이 존재함을 의미하며, 둘째로, "실패의 단일점 (single point of failure)" 이 제거된다. 이것은, 동기화의 패턴, 앵커 심볼 또는 버전 기재가 예를 들어 반사성 표면들 또는 오염으로 인해, 올바르게 추출될 수 없는 경우, 이것은 심볼 매트릭스의 디코딩을 완전히 방지하기 때문이다.

종래 기술에서 이전의 마킹들은, 데이터 비트들에 대한 심볼들뿐만 아니라 동기화 객체들을 수용하기 위해, 종종, 특정의 최소 사이즈를 갖는 배열을 위한 직사각형 심볼 매트릭스 또는 원형에 한정되었다. 이것은, 표면 영역들 상에서, 소형 컴포넌트들 상에서의 임의적 배열을 방지하며, 심볼 코드와 그 적용을 서로로부터 분리된 표면 영역들로 컷아웃 (cutouts) 또는 스플릿하는 것을 방지한다. 본 발명에 따르면, 임의의 다각형 자유 형태의 정적인 초기화 후에, 그래픽 심볼들은 적합한 워드 매트릭스로 탐색 및 변환될 수 있다. 이와 달리, 형태에 있어서 상이하고 그 내부에 그래픽 심볼들이 타일형 데이터 셀들로 배열되는 적용을 위한 임의의 세트의 표면 영역들을 나타내는 것이 가능해진다. 심볼들의 탐색 동안, 심볼 매트릭스를 특징으로 하는 가장 개연성 있는 형태가 선택되고 이에 따른 워드 매트릭스가 생성된다.

제안된 방법은, 바람직하게는, 알고리즘으로 예상되는 입력이, 여기에 정의된 심볼 코드의 묘사를 포함하는 밝기 이미지 또는 그레이스케일 값 이미지라는 의미에서, 파라미터를 취하지 않는다. 이 경우, 심볼 코드에 대한 모든 요구되는 파라미터들, 이를테면 적용을 위한 스케일링, 전환, 회전 및 표면 영역은, 본 방법 자체에 의한 본 발명에 따라 확인될 수 있다. 그러므로, 가시적인 캡처 스테이션을 시작할 때, 파라미터들을 조정할 필요는 없다. 이것은, 이러한 세팅들은 수작업으로 형성하는 것은 복잡하고, 시스템 전반에 대한 최소의 변화들의 경우에도 재교정이 회피될 수 있게 하지 않으므로, 큰 이점들을 유지하고 있다. 본 발명에 따른 방법의 적응적인 배향은, 교정으로 하여금, 예를 참조하여 후술하는 바와 같이, 자동으로 일어날 수 있게 한다.

본 발명에 따라 제안된 그래픽 심볼 코드는, 그 조정가능한 형태, 선택된 심볼 유형들 및 형태들의 견고성, 및 신뢰할만하고 연산-효율적인 추출 방법 (디코딩) 의 결과로서, 2차원 시스템 코드를 적용하기 위한, 특히, 반사성 표면들을 갖는 소형 컴포넌트들을 수반하는 적용들을 위한 DPM (direct part marking) 방법들에 현재 여전히 존재하는 제약들을 제거한다. 그래픽 심볼들 및 추출 방법의 선택 및 개발을 위해, 자동화 생산에서 이러한 시스템 코드 상에 배치되는 통상적이고 상반되는 요구들이 고려되어왔다. 목표는 전자적 컴포넌트 및 기계적 컴포넌트를 추가적으로 개발하여 소형화하는 것이다. 이들 객체들에 머신-판독가능의 2차원 심볼 코드가 제공되도록 의도된다면, 이용가능한 표면 영역이 작을 때에 적용될 수도 있고, 추가적인 에러 정정으로 고레벨의 데이터 밀도가 가능한 이러한 코드들이 이용가능할 필요가 있다. 생산 라인 상에서 클록 시간들이 추가적으로 증가될 수 있도록, 신뢰성 있게 그리고 효율적으로 판독이 가능하도록 의도된다.

본 발명은, 이제, DPM (direct part marking) 에 대한 옵션들을 연장하고, 종래의 객체 배경에 대한 조면화 또는 종이 태그들의 부착과 같은 기술들을 구식으로 만드는 데에 이용되는 심볼 코드를 생성 및/또는 판독하기 위한 이러한 시스템 코드 및 이에 순응하는 방법을 제공한다.

본 발명의 하나의 특별한 이점은, 일반적으로 하락하는, 서로에 독립적인 신뢰값들의 결과로서의 품질 제어인데, 왜냐하면, 신뢰값들은 필터의 적용으로부터, 특히 상보적인 심볼들로 구성되는 심볼 코드로 바로 따라가기 (follow) 때문이다.

심볼 코드를 워드 매트릭스로 표현하는 심볼 매트릭스를 디코딩하는 제안된 이미징 방법은, 본 발명에 따라, 심볼이 인식되는 경우에는 언제든지, 연관된 신뢰값들을 출력한다. 이러한 신뢰값들은, 동일한 체크 스테이션에 의해 연대순으로 (chronologically) 연속하는 다수의 디코딩 동작들에 걸쳐 평균화될 수 있으므로, 시간이 지남에 따라 일반적으로 하락하는 신뢰값들은 객체들에 대한 오염을 증가시키는 것에 대한 표시들을 제공한다. 신뢰값들은 심볼 매트릭스에서의 데이터 셀들의 배열에 따라 국소적인 해상도로 저장될 수도 있으므로, 전체적인 심볼 매트릭스 상에, 아니면 심볼 매트릭스의 서브영역들 (subregions) 상에만, 하락하는 신뢰값들이 확립될 수 있다. 증가하는 오염의 경우, 생산 공정에서, 예를 들어 심볼 코드들이 더 이상 디코딩될 수 없을 정도로 증가되기 전에, 그 원인을 찾아서 제거할 수 있다. 하락하는 신뢰값들은, 또한, 심볼 코드가 적용될 때에 레이저에 의한 국소적인 버닝 에러들로부터, 또는 표면 재료의 조합에 있어서의 간과된 변화들이나 마모로부터 도출될 수도 있다. 데이터베이스에서의 저장, 처리, 및 정렬을 통한 신뢰값들에 대한 관찰은, 처리 품질의 기능장애에 대해 용이하게 생각해낼 수 있게 한다.

본 발명의 추가적인 이점은, 평가 방법을 변경할 필요 없이, 상보적인 밝기 분포의 2개의 심볼들에 의한 2진 코딩이, 채색된 그래픽 심볼들을 이용함으로써 다중 워드 코딩으로 용이하게 연장될 수 있다는 점이다. 추가적인 정보로서는, 단지 컬러를 또한 인식할 필요가 있다는 것이다.

이 적용을 감안하면, 워드 길이 1 의 코딩, 즉 2진 코딩은 그래픽 심볼들에 의해 배타적으로 핸들링된다. 그래픽 심볼들을 이용하여 1 보다 큰 길이의 워드들을 코딩하는 다중 워드 코딩을 유도하는 것이 용이해진다. 이것은 컬러를 지원하는 인쇄 기술에 의해 달성될 수 있다. 이 경우, 그래픽 심볼들은 컬러로 인쇄되므로, 흑백 밝기 분포 (그레이스케일 값 분포) 에 각각의 컬러들의 조합이 할당된다. 서로로부터 신뢰성 있게 구별될 수 있다면, 임의의 수의 컬러들을 이용하는 것이 가능해진다. 광학 시스템은 채색된 심볼 코드를, 예를 들어 RGB 컬러 이미지로서 캡처한다. 그 후, 컬러 이미지는 밝기 채널로, 즉, 그레이스케일 값 이미지로 그리고 추가적인 컬러 채널들로 변환될 수 있다. 따라서, 밝기 채널은 그레이스케일 값 이미지들에 대해 이미 전술한 바와 같이 처리된다. 다음으로, 그 후, 컬러 채널들로부터의 컬러 정보는 추출된 심볼 셀들로부터 추가될 수 있고, 이로부터의 분석 결과는 또한 분석 결과가 출력되기 전에 워드 매트릭스에 포함된다.

1 의 워드 길이를 코딩하는 그래픽 심볼들에 대한 밝기 분포들에 기초하여, 구체적으로, 심볼의 밝은 영역 및 어두운 영역에 따라 별개로, 어느 픽셀들이 이들의 예상된 컬러 정보를 갖는지를 계수하는 것이 가능해진다. 오염된 영역들은 원하는 컬러 정보를 갖지 않으며, 이것은 이들 영역들에서의 픽셀들은 포함되지 않음을 의미한다. 획득된 수로부터, 1 컬러를 갖는 픽셀들에 대한 실제 예상되는 최대 값에 대한 비율로서 컬러 정보에 대한 신뢰값을 계산하는 것이 가능해진다.

따라서, 워드 매트릭스는 확장된 워드 길이 및 연관된 추가적인 신뢰값들에 따라 증대되어, 디코딩 방법으로 출력되기 전에 컬러 정보를 생성할 수 있다. 컬러 선택 동안에, 캡처된 밝기들로부터는, 오직, 상보적인 밝기에 기초한 그래픽 심볼들을 단일-워드 코딩과 연관시키는 것이 가능해지는 것을 확보하는 것에 주의를 기울이면, 추가적으로 제공된 컬러 정보를 이용하지 않고서도, 포괄적인 2진 데이터 레코드가, 추가적인 컬러 정보에 독립적으로 단독으로 그레이스케일 값 이미지로부터 디코딩될 수 있는 부분, 및 컬러 정보가 이용가능한 경우에만 디코딩될 수 있고 절대적으로 필요하지는 않은 추가적인 정보를 유지하는 다른 부분으로 스플릿되도록, 인코딩이 일어날 수 있다.

상기 설명된 컬러 코딩에 유사한 방식으로, 본 발명은 또한, 예를 들어 암호 작성 시그너처의 목적으로, 인간의 시각에는 보이지 않는 심볼 코드들이 컬러 이미지에 내재될 수 있게 한다. 인간은 다른 컬러값에 매우 근접한 컬러값을 동일한 것으로 감정한다. 이 효과는 맥아담 타원들 (MacAdam ellipses) 로도 알려져 있는 것에 의해 양자화된다. CIE　U', V' 컬러 공간은, 컬러값 주변에 배치될 수 있는 원형들에 이들 타원들을 대략적으로 투영한다. 국소적인 영역들이 컬러 이미지에서 유사한 컬러값을 갖는 경우, 이것은 맥아담 타원의 중심으로서 간주될 수 있다. 이제, 심볼 코드로부터의 그래픽 심볼이 이 영역에 배치되는 경우, 그 점에 흑색으로 드로잉된 영역에는 맥아담 타원의 에지에서의 컬러값이 할당되고, 백색으로 드로잉된 영역은 이를 위해 설정된 맥아담 타원 상에서 정반대인 컬러값을 갖는다. 심볼 매트릭스의 그래픽 심볼들에 대한 1-워드 디코딩을 수행하기 위해, 단지 밝기 값들만이 관심의 대상이 된다. 컬러값들은 무시될 수 있으므로, 각각의 심볼은, 심볼 코드가 적용되는 컬러 이미지의 배경에 각각 매칭하는 상이한 컬러값들을 가질 수 있다. 컬러 이미지에서의 영역들의 에지들을 파괴하지 않기 위해, 이들 점들에 그래픽 심볼을 배치할 필요가 절대적인 것은 아니다. 광의 동질적인 분포를 갖는 고해상도 광학 캡처 시스템이 이용가능한 경우, 이러한 심볼 코드는 디코딩될 수 있다. 그러나, 이것은 컬러 이미지를 관찰하는 인간에게는 계속 보이지 않는다.

본 발명에 대한 추가적인 이점들, 특징들 및 가능한 적용들은, 또한, 이하의 예시적인 실시형태들에 대한 설명에서 그리고 도면에서 발견될 수 있다. 이러한 맥락에서, 그래픽적으로 설명 및/또는 표시된 모든 특징들은, 그 특징들 자체로 또는 임의의 조합으로, 이들의 개요와는 상관없이, 본 명세서에서의 청구항들 또는 후참조들 (back-references) 에 포함하는 본 발명의 주제를 형성한다.

도 1 은, 2진 코딩에서 바람직하게 사용될 수 있는 0-워드 (표시 a) 및 1-워드 (표시 b) 에 대한 그래픽 심볼들의 밝기 분포에 대한 예시적인 실시형태를 나타낸다. 드로잉된 가는 경계선들은 각각의 심볼들의 일부는 아니지만, 그 물리적 한계들을 설명하는 기능을 한다.
도 2 는, 보조 조건들 하에서 본 발명에 따라 최적의 심볼 코드를 선택, 부착 및 캡처하는 절차에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 3 은 자동 생산을 위한 심볼 코드의 창의적인 통합에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 4 는 객체 상에 본 발명에 따른 심볼 코드에 대한 인식 및 처리를 갖는 체크 스테이션 또는 조립 스테이션을 내재시키기 위한 흐름도를 나타낸다.
도 5 는 심볼 코드가 반사성 특성들을 갖는 원통형 곡면에 부착된, 본 발명에 따른 적용 예에서의 인식의 개략적인 흐름을 나타낸다.
도 6 은 단일의 캡처된 이미지로부터의 단일의 인식 스테이션에 의해, 곡면 및 평면, 반사성 표면 및 무광택 표면을 가지면서도 상이한 높이인 소형 제어 밸브에서의 밸브 헤드들 상의 복수의 심볼 코드들이 판독되는 본 발명에 따른 적용 예에서 인식의 개략적인 흐름을 나타낸다.
도 7 은 현재 평가될 이미지에서의 캡처된 그래픽 심볼들을 이용하여, 적용을 위한 이들 표면 영역의 내부 형태 및 외부 형태에 의해 구별될 수 있는 각종 심볼 코드들을 생성 및 연관시키는 본 발명에 따른 방법에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 8 은, 도 1 에 나타낸 바와 같이, 각각의 데이터 셀로 배열된 심볼을 이용하여 20행 및 30열의 개별 데이터 셀들을 포함하는 적용을 위한 직사각형 표면 영역에서, 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스의 제 1 실시형태를 나타낸다.
도 9 는 격자화된 원형의 적용을 위한 표면 영역에서, 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스의 제 2 실시형태를 나타낸다.
도 10 은 중앙 컷오프를 갖는 격자화된 적용을 위한 표면 영역에서, 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스의 제 3 실시형태를 나타낸다.
도 11 은 다각형의 적용을 위한 표면 영역에서의 자유로운 형식의 표면 영역으로서, 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스의 제 4 실시형태를 나타낸다. 다만, 설명의 목적으로, 심볼 코드의 일부가 아닌 심볼 매트릭스에 대한 경계선들을 대략적으로 렌더링할 때의 그 외부 형태가 추가적으로 나타나 있다.
도 12 는, 도 11 에 나타낸 제 4 실시형태에서 심볼 매트릭스에서의 데이터 셀들에서의 개별 심볼들의 심볼 중심들, 즉 도트로서 재생성된 심볼 중심들에 대해 도시하고 있다. 이것은 자유로운 형식의 표면 영역 내에서의 심볼들에 대한 행-형 (row-like) 및 열-형 (column-like) 의 매트릭스-형 배열을 하이라이트하며, 그것의 에지들은 행으로부터 행으로 및 열로부터 열로 변화시킬 수 있고, 다만, 가능한 한 차단될 수도 있다.
도 13 은 서로로부터 분리되고 각각의 적용을 위한 전용 다각형 표면 영역을 갖는 2개의 자유로운 형식의 표면 영역들을 포함하는 심볼 코드를 표현하는 심볼 매트릭스의 제 5 실시형태를 나타낸다. 설명의 목적으로, 심볼 매트릭스의 외부 형태를 대략적으로 렌더링하지만 심볼 코드의 일부는 아닌 적절한 경계선들이 다시 추가적으로 나타나 있다.
도 14 는, 도 13 에 나타낸 제 5 실시형태에서 심볼 매트릭스에서의 데이터 셀들에서의 개별 심볼들의 심볼 중심들, 즉 도트로서 렌더링된 심볼 중심들에 대해 도시하고 있다. 이것은 자유로운 형식의 표면 영역 내의 심볼들에 대한 행-형 및 열-형의 매트릭스-형 배열을 하이라이트하며, 본 실시형태에서 자유로운 형식의 표면 영역들 양방 모두로 연장된다.
도 15 는, 도 13 에 나타낸 심볼 매트릭스의 표면 영역 히스트그램에 대해 도시하고 있으며, 이 히스토그램의 기하학적 초점은 × 로 나타낸다. 표면 영역 히스토그램은 심볼 중심으로 표현되는 심볼이 표면 영역 히스토그램 셀에 위치되는지 아닌지를 나타낸다. 이 경우, 표면 영역 히스토그램 셀은 값 1 을 갖거나, 아니면 값 0 을 갖는다.
도 16 은 그래픽 심볼 매트릭스의 그 대응 워드 매트릭스로의 창의적인 변환을 위한 일반적인 방법 단계들의 개요를 갖는, 신뢰값들의 확인을 포함하는 흐름도를 나타낸다.
도 17 은, 설명의 목적으로, 추가적으로 나타낸 스케일링 정보를 갖는 0-워드 (표시 a) 및 1-워드 (표시 b) 에 대한 그래픽 심볼들을 나타낸다. 이러한 맥락에서, 그래픽 심볼이, 대략적으로 동일한 사이즈의 정사각형 변 길이들을 갖는 3×3 픽셀들 블록들로 분류되는 것은 명백해진다. 이 경우에서의 주요 피처는, 그래픽 심볼들 a 및 b 에서의 우측 저부에 축소된 2×2 픽셀 블록을 점유한다. 영역의 나머지는, 주요 피처의 외부 에지의 2개의 인접하는 변들 주위에, 1×1 픽셀 블록의 폭으로 당겨진 직각으로 배열된 선형 표면 영역으로서 획득된다. 이 경우에 선택된 도시에 있어서, 표시들 a 및 b 에 나타낸 양 실시형태들에서, 선형 표면 영역은 좌측 저부로부터 우측 상부로 뻗어있다. 따라서, 표시 a 에서, 측면 에지들을 따라 임의의 방향으로, 가공 영역 (논리적으로 흑색) 및 미가공 영역 (논리적으로 백색) 사이에 1/3 대 2/3 의 사이즈 비율이 획득된다. 표시 a 및 b 에 나타낸 심볼들은 서로에 대해 상보적인 밝기 분포를 가지므로, 표시 b 에서 가공 영역과 미가공 영역 사이에서의 전술한 비율은 정확히 반대이다.
도 18 은 시스템 코드로부터의 2개의 심볼들에 대한 듀얼 템플릿 (듀얼 심볼 템플릿 또는 더블 심볼 템플릿으로도 지칭됨) 의 실시형태를 나타내며, 그 듀얼 템플릿은 명시적인 회전 및 스케일링 파라미터들을 추출하기 위해 사용될 수 있다. 본 발명은 예에서 듀얼 템플릿에 한정되지 않는다. 그러나, 본 발명에 따르면, 유리하게도, 0-워드 심볼 및 1-워드 심볼 양방 모두의 실시형태들은 듀얼 또는 다중 템플릿에서 커버된다. 듀얼 또는 다중 템플릿을 사용하여, 모호성들 (ambiguities) 은 0°, 90°, 180° 및 270° 회전들에서 해결된다.
도 19 는, 스케일링 및 회전 파라미터들을 확인할 목적으로, 각종 자동으로 생성된 듀얼 템플릿들을 최초로 테스트한 그래픽 결과를 나타낸다. 초기의 테스트는, 상이한 사이즈의 도트들로 표현된 신뢰값을 갖는 실례의 우측 옆에 렌더링된 각각의 듀얼 템플릿들이 표시 a 에서의 심볼 매트릭스에서의 이미지의 픽셀들에 적용되는 것을 수반했는데, 즉, 이미지는, 이미지에 나타낸 시스템 코드 및 듀얼 템플릿 사이에서의 매칭들을 위해 픽셀×픽셀로 스캔되었다. 이를 위해, 듀얼 템플릿은 평가될 이미지 상에서 상대적으로 시프트되었고, 듀얼 템플릿과 이미지의 합동 (congruence) 이 결정되었다. 이 프로세스는 또한 상관으로 지칭된다. 이러한 결정의 결과는 신뢰값들이다. 도 19 에서의 표시는 회전된 심볼 매트릭스를 이용하여 실시될 이미지 상세를 나타낸다. 표시들 b, c, d 및 e 는, 사양들에 따라 예시적으로 생성되고 심볼 매트릭스에 대한 그 사이즈 및 배향의 측면에 있어서 상이한 듀얼 템플릿들을 각각 나타낸다. 상관을 위해 각각 사용되는 듀얼 템플릿들의 좌측 옆에, 모든 픽셀들에 대한 각각의 상관 결과들이 나타나 있으며, 여기서 더 굵은 도트들은 고레벨의 신뢰도를 표명한다. 실제로, 심볼 매트릭스의 외측에 존재할 수 있는 더블 심볼 템플릿의 중심들이 또한 추출되며, 이것은 표면 구조 효과들에 의해 야기될 수 있다. 표시 b 및 표시 c 에서와 같이, 실제 파라미터들로부터 멀리 떨어져 있는 듀얼 템플릿들은 일반적으로 상관에 대한 더 낮은 신뢰값들을 갖는다. 표시 d 및 표시 e 에 나타낸 듀얼 템플릿들은 높은 신뢰값들을 초래하며, 표시 e 에 나타낸 정확히 스케일링되어 배향된 듀얼 템플릿이, 구체적으로는, 표시 a 에 나타낸 심볼 매트릭스에 이러한 심볼이 존재하는 이미지에서의 위치들에 정확히, 가장 높은 신뢰값들을 생성한다.
도 20 은, 표시 a 에서 및 표시 b 에서, 0-워드 심볼들의 셀들을 포함하는 각각의 4개의 근방 (neighborhood) 을 나타낸다. 표시 b 에서의 실례는 시계 방향으로 90°만큼의 회전 후에 표시 a 에서의 실례에 대응한다. 이제, 표시 b 는, 도 1 에 나타낸 배향에서 단지 2개의 완전한 0-워드 심볼들을 나타내는 패턴을 나타냄을 알 수 있다.
도 21 은 부분적으로 유효한 스케일링 불변성 (scaling invariance) 을 그래프적으로 설명한다. 상대적으로 작은 심볼 템플릿에 심볼이 상관된다면, 최적의 경우에는, 가공 심볼 영역 대 미가공 심볼 영역들에 대해 대략 1/2 의 X축 또는 Y축 기반의 비율이 달성되며, 이것은 1/3 또는 2/3 의 원래 비율에 대응하지 않는다. 그러나, 잘못된 비율의 결과로서의 상관 값들이, 그렇지 않을 때 보다 상수 인자 (constant factor) 에 의해 더 낮아진다는 사실을 고려하면, 상관은 본 발명에 따른 명시적인 연관을 허용할 수 있다.
도 22 는 소벨 필터 (Sobel filter) 마스크 (에지 검출기) 를 이용하여 필터링한 후의 이미지 축들의 Y 방향으로의 정사각형 심볼 매트릭스를 나타낸다. 허프 변환을 이용하면, 직선들의 기울기 값이 추출될 수 있으므로, 심볼 매트릭스의 회전의 추정치가 제공될 수 있다.
도 23 은 설명을 통해 허프 변환을 이용한 심볼 매트릭스의 이미지 배향에 대한 가속된 초기의 테스트에 대한 본 발명에 따른 방법을 나타낸다. 이 경우, 회전 파라미터들은 개별 그래픽 심볼들의 라인 세그먼트들의 1차 배향에 의해 근사화된다. 표시는 회전된 심볼 매트릭스를 갖는 이미지 상세를 나타낸다. 그레이스케일 값 에지들에 대한 에지 검출기, 이를테면 소벨 오퍼레이터 (Sobel operator) 를 X축부 및 Y축부의 방향으로 적용함으로써, 표시 b 에 나타낸 이미지가 획득된다. 추출된 라인 세그먼트들은 허프 변환에 의해 포커싱되어, 표시 c 에 나타낸 바와 같이, 파라미터화된 직선들을 형성할 수 있다. 그러므로, 그래픽 심볼들의 매트릭스-형 배열로 인해, 2개의 서로 직교하는 직선들의 주 방향들이 획득된다. 파라미터화된 직선들은, 듀얼 템플릿에 의해 처음으로 테스팅되는 2개의 가능한 회전들 및 2개의 바람직한 회전들을 규정한다. 각각의 회전에 있어서, 듀얼 템플릿에 의해 처음으로 테스트된 총 4개의 자유도들이 계속 존재하도록, 그 대응하는 반사가 존재한다. 이것은, 표시들 d, e, f 및 g 에 나타나 있다. 스케일링 파라미터들에 대한 초기화는 표시 c 로부터 평행 직선 구간들로부터 본 발명에 따라 획득될 수 있다.
도 24 는 심볼들의 중심들을 발견하기 위한 그리고 이미지 처리의 결과로서 노이즈를 포함하는 중심 데이터를 고려하여 이들 중심들에 대한 후속 탐색을 위한 흐름도를 나타낸다.
도 25 는 도 11 에 나타낸 심볼 매트릭스에 대한 상관 이미지를 나타내며, 여기서, 0-워드에 대한 상관 결과들만이 하이라이트되었다. 이 도면에서, 도트 분포의 밀도는 상관값들을 나타낸다. 높은 밀도는 1.0 에 근접한 상관값을 표명하며, 낮은 밀도는 -1.0 에 근접한 상관값을 표명한다. 이것은 표현-종속적이며, 실제 알고리즘은 이용가능한 그레이스케일 값 분포를 갖는다. 하이라이트의 목적으로, 적용을 위한 표면 영역이 추가적으로 나타나 있다.
도 26 은 도 11 에 나타낸 심볼 매트릭스에 대한 상관 이미지를 나타내며, 여기서, 1-워드에 대한 상관 결과들만이 하이라이트된다. 이 도면에서, 도트 분포의 밀도는 상관값들을 나타낸다. 높은 밀도는 1.0 에 근접한 상관값을 표명하며, 낮은 밀도는 -1.0 에 근접한 상관값을 표명한다. 이것은 표현-종속적이며, 실제 알고리즘은 이용가능한 그레이스케일값 분포를 갖는다. 하이라이트의 목적으로, 적용을 위한 표면 영역이 추가적으로 나타나 있다.
도 27 은 도 11 에 나타낸 심볼 매트릭스에 대한 절대값 이미지로서의 상관 이미지를 나타내며, 여기서, 0-워드에 대한 상관 및 1-워드에 대한 상관이 하이라이트되었다. 이 도면에서, 도트 분포의 밀도는 상관값들을 나타낸다. 고 밀도는 1.0 또는 -1.0 에 근접한 상관값을 표명하고, 저 밀도는 0.0 에 근접한 상관값을 표명한다. 따라서, 후자의 경우에는, 심볼이 식별될 수 없었다. 이것은 표현-종속적이며, 실제 알고리즘은 이용가능한 그레이스케일 값 분포를 갖는다. 하이라이트의 목적으로, 적용을 위한 표면 영역이 추가적으로 나타나 있다.
도 28 은 라인 세그먼트들의 밀도는 이 국소 영역에서의 심볼에 대한 신뢰를 나타내는 도 27 에 기초한 팽창 (dilatation) 이미지를 나타낸다. 이것은 표현-종속적이며, 실제 알고리즘은 이용가능한 그레이스케일 값 분포를 갖는다. 하이라이트의 목적으로, 적용을 위한 표면 영역이 추가적으로 나타나 있다.
도 29 는 곡면상의 정사각형 심볼 매트릭스에 대한 노이즈섞인 (noisy) 중심 이미지를 나타내며, 여기서, 추출된 심볼 중심들은 흑색으로 나타나 있다. 중심들은 또한 미가공 객체 배경 상에 마킹된다. 심볼 매트릭스 내에서, 모든 중심들이 예상되는 직교 격자 또는 평행 격자 상에 위치되는 것은 아니다. 이들 현상들은 중심 노이즈로서 지칭된다.
도 30 은 평평한 객체 표면 영역 상에서의 정사각형 심볼 매트릭스에 대한 노이즈섞인 중심 이미지를 나타내며, 여기서, 추출된 심볼 중심들은 흑색으로 나타나 있다. 추출된 중심들은 또한 심볼 매트릭스 옆의 객체 표면상에 위치된다. 중심 이미지에서의 몇몇 위치들에서, 대응 심볼 매트릭스에 따라 그 위치들에 중심들이 위치되었더라도, 중심들은 추출되지 않았다. 심볼 매트릭스 내에서 조차도, 캡처된 이미지에서의 오염 또는 레이저에 의한 그래픽 심볼들의 적용에 있어서의 부정확성들은, 중심들이 예상되지 않은 위치들에서 추출되었음을 의미한다. 중심들의 매트릭스-형 격자 구조는, 또한, 때때로, 양자화 에러들로 인해 중심 이미지 내에 정확히 재생되지 않으며, 국소적인 인식 품질 및 원근 왜곡을 변화시킨다.
도 31 은 본 발명에 따르면 논리적인 워드 매트릭스를 생성하는 모든 심볼들에 대한 열 별 및 행 별 탐색에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 32 는 "영역 성장" 의 방법에 의해 추출된 심볼 중심들의 창의적인 탐색에 대한 개략적인 도시를 나타낸다. 표시 a 에서, 가장 높은 신뢰값을 갖는 심볼 중심이 선택되었다. 화살표로 나타낸 바와 같이, 이 시작점으로부터, 일 행의 중심들이 좌측으로부터 우측으로 및 우측으로부터 좌측으로 처리되었다. 표시 b 에서, 다음으로 가장 낮은 행으로 점프가 행해진다. 이 행 및 이 행의 아래에 있는 모든 다른 행들은, 표시 c 에 결과로서 나타낸 바와 동일한 체계에 따라 마킹된다. 표시 d 는, 상부 행들이 시작점으로부터 탐색된 후, 완전히 마킹된 중심 이미지를 나타낸다.
도 33 은, 이에 대한 추정 후에 추출된 심볼 중심을 발견하기 위한 본 발명에 따른 방법의 설명을 위한 실례들을 나타낸다. 이 경우, 6×6 픽셀들의 사이즈를 갖는 심볼이 나타나 있다. 중심이 추정되었다. 중심 이미지에서의 이 픽셀 상에 중심이 존재하지 않는 경우, 양자화 에러를 고려한 추정의 목적으로 일 픽셀의 간격으로 주변에서 검색이 수행된다. 검색된 픽셀들은 표시 a 에 나타나 있다. 중심이 여기에서도 발견되지 않는 경우, 양자화 에러들은 이 경우에도 고려된 채로 심볼 템플릿의 사이즈를 갖는 주변이 검색된다. 표시 a 및 표시 b 는 그 중심을 찾는 심볼의 경계를 각각 나타낸다.
도 34 는 심볼들의 에지들이 클리어 컷 (clear-cut) 형식으로 나타나 있지 않은 경우에 일어나는 통상적인 효과들, 및 표시에서 a 및 b 로 나타낸 심볼 코드의 그래픽 심볼들 상에서의 상기 에지들의 효과의 실례들을 나타낸다. 표시 a 에 나타낸 심볼은 적용 기술에 의해 미가공된 주요 피처에 대한 오버레이를 나타낸다. 표시 b 에 나타낸 심볼은 가공된 주요 피처의 인접한 각진 미가공 표면 영역으로의 침식을 나타낸다. 이들 효과들은, 통상적으로, 심볼들이 DPM 방법을 이용하여 레이저에 의해 금속 표면에 버닝될 때에 일어난다.
도 35 는 객체 표면상의 스크래치들의 결과로서 오염 및 손상의 예들을 나타낸다. 백색의 미가공 객체 배경 상의 흑색 표면 영역들은 오염을 나타낸다. 가공된 객체 표면 영역들 상의 백색 영역들은, 반사성 표면들 상에서 선명하게 출현하는 반사들을 야기시키는 스크래치들을 나타낸다. 이러한 결점들은 또한 부정확한 적용 기술들에 의해 야기될 수 있다. 부정확한 적용 기술들은, 첫째로, 점들에 국소적으로 또는 라인들의 형식으로 일어날 수도 있고, 둘째로, 글로벌 유형으로 될 수도 있어서, 복수의 인접한 심볼들이 손상을 입는다.
도 36 은 복수의 인접한 심볼들에 연장된 큰 표면 영역 상에 결함들을 갖는 직사각형 심볼 매트릭스를 나타낸다.
도 37 은 본 발명 및 논리적인 워드 매트릭스의 창의적인 추출에 대한 개략적인 실례에 따라 파라미터들을 발견하기 위한 듀얼 템플릿의 이용에 대한 흐름도를 나타낸다.
도 38 은 중심들을 탐색하기 위한 본 발명에 따른 견고한 방법에 대한 흐름도를 나타내며, 여기서, 국소적인 4개의 근방들은 서로에 연결된다.
도 39 는 4개의 근방 방법 (four-neighborhood method) 에 의해, 추출된 중심들에 대한 탐색을 개략적으로 나타낸다. 표시 a 는 직사각형 심볼 매트릭스에서의 그래픽 심볼들의 중심들을 나타낸다. 격자에서의 몇몇 위치들에서는, 이들 점들에서 예상되는 중심들이 유실된다. 다른 점들에서, 중심 노이즈는, 그래픽 심볼에 대응하지 않는 중심들이 존재함을 의미한다. 몇몇 중심들의 4개의 근방은 이미 탐색되었다. 표시 b 는, 표시 a 에서 차후에 몇 차례의 반복으로 시작되는 탐색의 프로세스를 나타낸다. 표시 c 는 모든 유효한 4개의 근방들이 탐색된 후의 중간 결과를 나타낸다. 갭들은 완전히 탐색될 수 없는 4개의 근방들로부터 스템 (stem) 을 생성했고, 프로세스에서 차후까지 충전되지 않는다. 표시 d 는, 단지 잠재적이고, 부분적으로 불완전한, 무효의 중심들에 대한 4개의 근방들만을 나타낸다. 무효의 중심들에 대한 더 열악한 신뢰는, 표시 c 에 나타낸 상태가 도달한 후 까지 이들 중심들이 방문되지 않음을 의미한다고 가정하므로, 즉, 표시 d 에 나타낸 상태에서, 무효의 중심들에 인접한 중심들이 이미 참조되었으므로, 이들 근방들은 직접 거절될 수 있다.
도 40 은 본 발명에 따른 코딩 및 디코딩 알고리즘을 나타내며, 본 발명은, 디코딩의 목적으로, 에러 정정을 구현하기 위해 논리적인 매트릭스의 각각의 워드에 대해 본 발명이 출력하는 신뢰값들을 이용한다.

도 1 은 2진 0-워드 및 1-워드에 대한 그래픽 심볼들 또는 심볼 유형들을 나타낸다. 이들 2개의 심볼들로부터, 임의적으로 형상화가능한 임의의 심볼 코드가 생성된다. 도 2 내지 도 4 및 도 7 은, 흐름도로서, 심볼 코드에 대한 의사 결정의 프로세스 및 생성 프로세스 내로의 통합을 나타낸다. 도 5 및 도 6 은 심볼 코드의 특정 컴포넌트로의 적용을 위한 특정 예들을 나타내며, 특정된 심볼 코드의 적용에서 가변성 및 다기능성이 분명해진다.

상이하게 형상화된 심볼 코드들은, 도 8 내지 도 11 및 도 13 에서 예시적으로 나타낸 바와 같이, 어떠한 문제 없이 생성 프로세스에 통합될 수 있고, 도 15 및 도 7 로부터의 흐름도는 각종 심볼 코드들을 갖는 표면 영역 히스토그램들의 생성 및 연관을 설명한다. 심볼들로 표현된 2진 워드들을 디코딩하기 위한 알고리즘은, 각각의 경우에 특정 형태의 심볼 코드들을 다루기만 할 수 있어서, 인식된 심볼 코드의 표면 영역 히스토그램은 디코딩을 위한 연관된 알고리즘으로 하여금 어드레스될 수 있게 한다.

도 16 은 본 발명에 따른 방법의 일반적인 흐름을 나타낸다. 시작부에서, 심볼 매트릭스로도 지칭되는 심볼 코드의 획득된 (스캔된 (scanned-in)) 그레이스케일 값 이미지에 포함된 그래픽 심볼들의 위치 또는 회전 파라미터들 및 스케일링 파라미터들이 확인될 필요가 있다 (방법 단계 100). 이것은 몇몇 대안적인 방법들이 논의되고 있는 도 17 내지 도 23 에 상세히 나타나 있다. 다음으로, 이제 알려진 파라미터들을 갖는 심볼 템플릿은, 심볼 코드, 즉, 심볼 매트릭스의 이미지에 상관된다 (도 16 에 나타낸 바와 같은 방법 단계 101). 도 25 내지 도 27 은 예시적으로 이러한 상관의 결과들을 개략적으로 나타내며, 이 유형의 제시 (presentation) 는 평가된 이미지들에 대응하지 않지만 종이 형태에서는 적합한 제시의 목적으로 생성된다. 상관 결과에 따라, 후속하여 팽창 방법을 이용하여 상관값들에 대한 국소 최대치 검색에 의해 행해지는 심볼 매트릭스에 포함된 심볼들에 대한 중심들을 추출하는 것이 가능해진다. (도 16 에 나타낸 방법 단계 102). 이것은 도 28 내지 도 30 에서 설명된다. 이들 2개의 프로세스들은 도 24 에 나타낸 흐름도에 요약하여 나타나 있다. 그 후, 획득된 중심들은 트래버스 또는 탐색되고 (도 16 에 나타낸 방법 단계 103), 워드 매트릭스가 동시에 생성된다 (도 16 에 나타낸 방법 단계 104). 이 경우, 워드 매트릭스는 위상기하학적으로 심볼 매트릭스에서의 그래픽 심볼들의 배열에 대응한다. 그러나, 워드 매트릭스는, 이제, 단지 대응 심볼들에 의해 인코딩된 논리적인 워드들을 포함하고, 또한, 보충 정보로서는, 각각의 확인된 심볼의 인식의 확실성을 설명하는 신뢰값을 포함한다.

탐색 (방법 단계들 127 내지 144) 은 또한 도 24 에 나타낸 흐름도에 나타나 있으며, 탐색은 도 32 및 도 33 에 의해 보다 상세히 설명되고 또한 도 31 에 나타낸 흐름도에서도 설명되는 영역 성장 방법을 기초로 한다.

도 34 내지 도 36 은 심볼들에 대한 손상을 나타내며, 이 손상으로 인해 일 위치에서의 심볼에 대한 증거가 거의 발생할 수 없다. 이들 곤란성들은 추출된 중심들을 탐색하는 방법에 의해 고려될 필요가 있다.

"영역 성장" 방법에 대한 탐색을 위한 대안적인 방법은, 흐름도가 도 38 에 나타나 있는 도 39 에 나타낸 영역 병합 방법이다.

도 37 은, 도 16 으로부터의 일반적인 흐름을, 다시 한번, 보다 상세한 형태로, 최종적으로 나타낸다.

도 40 은, 본 발명에 따른 최종적인 방법 단계에서, 이 방법에 의해 심볼에 할당된 신뢰값들은, 워드 매트릭스를 데이터 스트림으로 변환하기 위한 디코딩 알고리즘의 구현을 위해 유리하게 사용될 수 있는 방법을 설명하고 있다.

목표가, 머신-판독가능 2진 데이터 레코드를, 도 1 에 나타낸 심볼들로 형성된, 객체에 대한 심볼 코드로서 도입하는 것이라면, 도 2 에 나타낸 절차는 가능한 최적의 방식으로 부분적으로 상반되는 요구들을 조합하는 데에 사용된다. 이 경우, 저장될 원하는 체적 (volume) 의 2진 데이터 (방법 단계 10), 디코딩을 위해 요구되는 신뢰도 (방법 단계 12) 및 최종적인 최소 혹은 최적의 체적의 에러 정정용 중복 2진 데이터 (방법 단계 11) 에 대한 제한들 및 요구들이 존재한다. 또한, 객체 그 자체에 대한 제한들 (방법 단계 13) 이 고려될 필요가 있다. 예시적으로, 객체는, 낮은 반사성, 적합한 재료 강도, 오염이나 손상에 낮은 예상 확률, 및 가능한 최소 사이즈의 그래픽 심볼들과 같은, 원하거나 요청되는 객체 특성들이 지배하는 제한된 사이즈 및 수의 밀집된 표면 영역들 (방법 단계 14) 만을 가질 수도 있으며, 그리고, 표면 영역 상에는, 심볼 코드를 간결하게 (compact) 유지하기 위해 (방법 단계 15), 가능한 적용 기술들을 이용하여 가능한 최소 사이즈의 그래픽 심볼들이 적용될 수 있다. 예시적으로, 이러한 적용을 위한 표면 영역들의 선택은, 객체 표면의 만곡 또는 성질과 재료 강도에 의해 제한될 수도 있다. 광학 시스템으로 하여금 제한된 수의 탑재 지점들에서만 고정 및 배향될 수 있게 하는 (방법 단계 17) 조립 및 체크 스테이션 자체 (방법 단계 16) 에서의 제한들이 또한 고려될 필요가 있다. 이미지 캡처에 대한 기기 외에도, 또한, 추가적인 조명 시스템들 혹은 부가적인 유닛들이 특정 구성 (configuration) 으로 배향될 필요가 있을 수도 있다. 또한, 캡처될 객체의 그 부분은 가시적이어야 하며, 상기 부분은, 캡처된 이미지에서, 광학 시스템에 의해 결정되는 픽셀들에서의 해상도를 달성하고, 심볼 코드의 그래픽 심볼들에 대한 최소 사이즈를 규정하여 (방법 단계 18), 이들이 이미지 처리에 의해 처리될 수 있다.

실제로, 방법 단계들 13 내지 15 및 16 및 18 에 대한 최종적인 제한들은 너무 고가이고 방법 단계 19 내지 24 에 정의된 최종적인 해결책은 최적이 아니므로, 방법 단계 10 내지 12 로부터의 원래 공식화된 요구들은, 가능한 한, 어느 정도는 달성되지 않을 것이다. 반사성과 같은 복합적인 특성들을 갖는 객체 표면 영역들에 대해 또는 복수의 밀집된 표면 영역들에 대해 스플릿되는 방식으로 적용될 수도 있고, 이질적인 (inhomogeneous) 조명 및 적용 품질에 있어서의 변화를 이용하여 안전하게 디코딩되는 심볼 코드는, 심볼 코드들에 대한 적용의 스펙트럼을 연장시키고, 달성될 수 있는 해결책 전반을 최적화한다 (방법 단계 19 내지 24).

레이저 버닝의 적용 기술 및 캡처된 이미지에서의 심볼 추출을 위한 그레이스케이-값-정규화된 상관의 이용에 대한 본 발명에 따라 구체적으로 최적화된 그래픽 심볼 형태, 적용을 위한 표면 영역에 대해 자유롭게 선택가능한 형태 및 위치 인식과 동기화에 대한 특정 심볼들 또는 정적인 패턴들을 생략하는 것은, 방법 단계들 13 내지 18 로부터의 최종 제한들의 효과들로 하여금, 방법 단계들 10 내지 12 에서 미리 정의된 요구들을 충족시키기 위해 제한될 수 있게 한다.

도 3 에 나타낸 흐름도에 따라, 심볼 코드에서의 머신-판독가능 형식으로 객체에 적용되도록 의도되는 데이터 레코드에 대한 심볼 파라미터들에 대해 결정하는 것 (방법 단계 30) 에 기초하여 준비를 위한 사전적 고려들이 행해지고, 에러 정정에 대해 요구되는 리던던시가 지정되는 경우 (방법 단계 31), 객체에 대한 가시적인 레코딩에 기초하여 (방법 단계 32) 가능한 최적의 적용을 위한 표면 영역이 결정될 수 있다 (방법 단계 33). 이제, 적용을 위한 표면 영역의 형상으로부터 발생하는 윤곽 (contour) 을 이용하여 그리고 그래픽 심볼들의 사이즈로부터 도출되는 심볼 매트릭스의 밀도를 이용하여 인코딩하는 방법을 파라미터화하는 것이 가능해진다. 이것은 워드 매트릭스, 워드 매트릭스의 열의 수는 적용을 위한 표면 영역 상에서의 외부 형상의 수직 방향으로 수용될 수 있는 그래픽 심볼들의 최대 수에 대응하는 열들의 수, 및 적용을 위한 표면 영역 상에서의 외부 형상의 수평 방향으로 이에 직각으로 수용될 수 있는 그래픽 심볼들의 최대 수에 대응하는 행들의 수를 출력한다. 도 11 및 도 13 에서의 예시적인 실시형태들에 나타낸 심볼 코드들의 심볼들의 중심들은 도 12 및 도 14 으로 재생성된다.

생성된 워드 매트릭스는, 각각의 셀에서, 선택된 데이터 레코드를 추가적인 중복 에러 정정을 이용하여 인코딩하는 프로세스로부터 발생하거나 (방법 단계 34), 아니면 규정된 값인, 값 0 또는 1 을 포함하고, 또는 상기 셀이 적용을 위한 표면 영역의 일부가 아니라면 값을 전혀 포함하지 않는다. 논리적인 워드 매트릭스에서의 워드들의 분포로부터, 그 후, 이미지, 예를 들어 비트맵 이미지를 생성함으로써 대응 그래픽 심볼 매트릭스가 생성되고, 이미지의 치수들은, 픽셀들에서의 그래픽 심볼의 치수들에 워드 매트릭스의 행들 또는 열들의 수를 곱한 것에 대응하고, 이 배열은 자유로우며 행 당 열들의 수 (또는 그 반대) 는 변경될 수 있다. 이것은, 적용을 위한 표면 영역에 최적으로 매칭되는 심볼 매트릭스들의 이미지들을 생성하는 것을 가능하게 한다.

워드 매트릭스에서의 각각의 워드에 있어서, 이미지에서의 대응하는 위상기하학적 위치에 대한 중심이 또한 계산되어, 어떤 그래픽 심볼들도 다른 그래픽 심볼들에 오버레이되지 않는다. 그 경우, 1-워드 또는 0-워드에 대한 그래픽 심볼은, 도 1 의 a 및 b 에 나타낸 바와 같이, 최종적인 그래픽 심볼 또는 데이터 셀들의 논리적인 워드 매트릭스로부터의 데이터 셀에 대응하는 워드 값에 따라 픽셀 이미지에서의 최종 그래픽 심볼 혹은 데이터 셀들의 각각에 드로잉된다. 따라서, 도 8, 도 9, 도 10, 도 11 또는 도 13 에서 예시적으로 나타낸 바와 같은, 심볼 매트릭스의 생성된 이미지는, 방법 단계 35 (도 3 참조) 에서 객체에 대해 패턴을 적용하는 기기에 전송된다. 예시적으로, 이것은 객체 상에서의 규정된 위치에 심볼 코드를 버닝하는 레이저이다 (방법 단계 36).

그 후, 마킹된 객체는 생성 프로세스 (방법 단계 37) 로 도입 또는 복귀되면, 여기서, 객체는, 객체들에 적용된 심볼 코드를 그 위치에서 디코딩하기 위한 목적으로 제공되는 체크 또는 조립 스테이션들에서의 추가적인 생성 단계들에 따라 캡처된다 (방법 단계 38). 체크 또는 조립 스테이션에서의 광학 시스템, 예를 들어 스캐너 혹은 비디오 카메라에 의한 캡처는, 도 4 에 상세히 나타낸 바와 같이, 객체가 이 스테이션에 도달하자마자 일어난다 (방법 단계 50).

따라서, 객체가 조립 스테이션에 도달하는 경우, 트리거가 시작된다 (방법 단계 51). 그 후에는, 가능한 한, 필요하다면, 객체의 레코딩 전에, 레코딩 동안 동질적인 분포의 광을 생성하는 조명 디바이스들을 작동시키는 것 (방법 단계 52) 에 의한 트리거에 의해 개시된다.

레코딩 디바이스에 의한 객체의 캡처 (방법 단계 53) 및 이미지 재료에 대한 처리는 상이한 기기들에서 일어날 수 있어서, 캡처된 이미지는 이미지 처리 기기로 전달된다 (방법 단계 54). 우선, 기기에 인스톨된 이미지 처리 (방법 단계 55) 는, 도 3 에 나타낸 방법 단계 39 로부터의 결과들로서, 심볼 매트릭스를 추출하고 캡처된 픽셀 이미지에서 심볼 셀들의 중심들을 결정하는 데에 사용된다. 그 후, 이하에서 보다 상세히 설명되는 바와 같이, 심볼 매트릭스는, 심볼 중심들에 대응하는 워드 매트릭스로 변환된다 (방법 단계 40).

논리적인 워드 매트릭스로부터, 디코딩 알고리즘 (방법 단계 56, 도 4) 은, 가능한 한, 이용가능한 에러 정정 정보 아이템을 이용하여, 인코딩된 2진 데이터 레코드를 재구성한다 (방법 단계 41, 도 3). 그 후, 도 3 으로부터의 방법 단계들 42 및 도 4 로부터의 방법 단계 57 에 나타낸 바와 같이, 2진 데이터 레코드는, 체크 또는 조립 스테이션에서의 프로세스 컴퓨터에 의해 처리될 수 있다.

이들 방법 단계들은, 상이한 방법 사이클들에서 제시되고 상이한 참조 심볼들로 제공되더라도, 동일한 컨텐츠를 갖는다. 그 이유는, 상이한 방법 사이클들이, 각종 흐름도들 사이에서 주기적으로 (recurrently) 중첩되도록, 상이한 논리적인 전체 컨텍스트에 어느 정도는 동일한 동작들을 더하기 때문이다.

프로세스 컴퓨터는 제어 신호들을, 가능한 한, 처리 결과에 기초하여, 원거리에 있는 기기들에 전송한다 (방법 단계 58, 도 4). 그 후, 캡처 스테이션은 새로운 객체 (59) 를 대기한다. 송신된 제어 신호들은, 예를 들어 생성 프로세스의 나머지를 제어할 수 있다 (방법 단계 43, 도 3).

생성 프로세스 동안, 동일한 객체는 상이한 추가적인 스테이션들 상에서 캡처될 수 있고, 방법 단계 44 로 나타내도록 의도된 바와 같이, 동일한 방식으로 심볼 코드가 평가될 수 있다.

적용 기술, 캡처 기술 및 표면 재료에 기초하여, 도 17 에서 표시 a 및 표시 b 에 제시된 그래픽 심볼들에 대한 논리적으로 흑색 및 백색인 표면 영역들은, 픽셀 이미지가 이 예에서 컬러가 아닌 이미지 평가의 목적으로 캡처된 픽셀 이미지에서의 논리적인 정의와는 반대인 밝기에 있어서의 실제의 그레이스케일 값들을 가질 수도 있으므로, 이것은 전체 시스템의 파라미터로서 고려되고, 가능하다면 사전에 파라미터화되어야 한다.

이하의 본문은, 예를 들어 비디오 카메라에 의한 객체의 캡처 후의 이미지 처리의 프로세스를 보다 상세히 설명한다.

각 경우 표시 a 에서, 도 1 및 도 17 에 나타낸 그래픽 심볼의 각진 표면 영역은 형상에 있어서 양방향으로 협소하고 늘어져 있는 반면, 정사각형 표면 영역 (표시 b) 은, 반대로, 넓고 충전되어 있다. 그러므로, 후자의 형상은 이하에서 주요 피처로서도 지칭된다.

주요 피처가 가공된 영역들에 의해 전체적으로 둘러싸이는 방식으로 미가공된 주요 피처를 갖는 심볼 주위에 다른 심볼들이 배열된다면, 주요 피처의 상대적 사이즈는 이 정사각형은 각진 표면 영역과 연관된 라인들의 폭에 비해 2배 넓기 때문에 오버레이의 효과가 감소됨을 의미하며, 여기서, 라인들은 상기 정사각형 표면 영역을 경계짓는다. 주요 피처가 가공되고 인접한 각진 표면 영역은 미가공 상태로 잔존한다면, 미가공된 표면 영역은 좁으므로, 각도 범위에 대한 침식 또는 오버레이의 문제는 이전의 예와 비교할 때 증가된다.

이 경우, 예상되는 효과를 보상하기 위해, 본 발명에 따라, 예를 들어, 처음부터 다소 더 작은 표면 영역에 대해 주요 피처가 적용될 수 있다. 그러나, 이것은, 유클리드 구간이 연관과 관련된 측정치인 본 발명에 따른 상관 방법을 이용하여 심볼들이 인식된다면, 상대적으로 비교해 볼 때, 그에 대한 최적의 템플릿들과 관련하여 캡처된 심볼들의 그레이스케일 값들에서의 침식에 의해 야기된 불일치들은 서로 제거되므로, 신뢰성 있는 구별을 감소시키지 않는다. 역시 이 이유로, 본 발명에 따른 심볼 코드 및 심볼 코드를 판독하기 위한 연관된 방법은 특히 견고하고 신뢰할만하다.

이 예비적인 고려 후에, 본 발명에 따른 판독 방법을 감안한 이미지 처리의 일반적인 흐름은, 이제, 도 16 에 기초하여 설명된다.

심볼 매트릭스의 레코딩된 또는 스캔된 이미지로부터 심볼 매트릭스를 추출하기 위해, 개별적인 그래픽 심볼들의 회전 및 스케일링 파라미터들이 캡처될 필요가 있다 (방법 단계 100). 레코딩 상태 및 이미지 캡처의 생성 프로세스로의 내재에 따라, 객체가 상이하게 회전되고 카메라로부터 상이한 거리에 위치되어, 본 발명에 따라, 즉, 각각의 레코딩 상태에서 파라미터들이 바람직하게는 동적으로 결정될 수 있다.

한편, 캡처될 객체들이 단지 변위를 갖는 상태들이 존재하지만, 캡처 시스템에 대한 이들의 간격은 크게 변경되지는 않으며, 이것은 스케일링 및 회전 파라미터들이 고정적으로 규정될 수 있음을 의미한다. 객체의 회전들만이 예상될 수 있는 것이 가능하며, 이것은 이러한 객체에서는 회전 파라미터들만이 추정될 필요가 있음을 의미한다.

양방 모두는 파라미터들에 대한 다양한 개연성 있는 조합들을 시도하는 것에 의해 영향을 받으며, 이에 기초하여, 도 17 (심볼 템플릿) 및 도 18 (듀얼 템플릿) 에 나타낸 바와 같은 각각의 템플릿이 생성되고 각종 파라미터들의 적용 후의 상관 결과가 평가된다. 올바른 파라미터들이 발견되는 경우, 전체 캡처된 이미지는 이들 파라미터들에 따른 그래픽 심볼의 적응에 상관될 수 있다. 템플릿과 이미지 또는 이미지의 서브영역 사이의 매칭이 실시되기 때문에, 이 상관은 또한 템플릿 매칭으로도 지칭된다 (방법 단계 101). 그 후, 상관 결과가 평가되고, 원래 적용된 심볼 매트릭스를 나타내는 이미지에서의 심볼 중심들의 픽셀 좌표들이 추출된다 (방법 단계 102). 그 후, 추출된 심볼 중심들이 픽셀 이미지에서 연속적으로 탐색되어 (방법 단계 103), 이들의 모든 다른 심볼 및 데이터 셀들에 대한 논리적인 근접도가 유지된다.

오직 트래버스된 심볼 중심들로부터 워드 매트릭스가 재구성되며 (방법 단계 103), 여기서, 심볼 중심과 연관된 워드는 픽셀 위치에서의 2개의 그래픽 심볼들 중 하나와의 정합도 (degree of match) 로부터 도출된다 (방법 단계 104). 심볼 템플릿의 상관에 대한 정합도는 상관에 대한 신뢰값으로서 확인되고, 워드의 이 위치와의 연관의 품질 및 확실성을 나타낸다. 확인된 워드들 및 연관된 신뢰값들은 워드 매트릭스로서 출력되며, 워드 매트릭스는 이 경우에, 0 과 1 값들 대신에 2개의 워드들 및 신뢰값을 등가적으로 동시에 표현하는 더 많은 음과 양의 부동 소수점 값들을 포함한다. 이 워드 매트릭스는, 2진 데이터 레코드 또는 표면 영역을 디코딩 및 복구하기 위한 방법으로 직접 출력되거나, 아니면, 추가적인 파라미터로서, 상기 표면 영역이 그 형상에 의해 결정되기 전에, 적용을 위한 심볼 코드의 표면 영역이 결정된다. 이에 대한 절차는 도 7 에서 기본적으로 설명된다.

도 16 을 참조하여 상기 개요로서 설명된 방법 흐름은 이하에 보다 구체적으로 다시 제시된다.

회전 및 스케일링 파라미터들 (방법 단계 100) 은 초기 테스트로도 알려져 있는 것에 의해 확인된다. 이것은 도 37 에서 방법 단계 182 내지 185 에 표현된다.

그 절차는 도 19 에 나타낸다. 템플릿 매칭에 있어서, 도 18 에 나타내고 2개의 인접 그래픽 심볼들을 포함하는 듀얼 템플릿이 이용된다. 듀얼 템플릿은 통상적인 파라미터들을 이용하여 비트맵 메모리에서 동적으로 생성된다 (방법 단계 182). 예시적으로, 8개의 픽셀들 측방향 길이의 심볼 사이즈 및 0°의 회전이 가정되는 경우, 도 17 로부터 알 수 있는 바와 같이, 가공 표면 영역 및 미가공 표면 영역에 대한 상대적인 크기 비율들에 기초하여, 템플릿은, 예시적인 듀얼 템플릿에 대한 8개 픽셀들의 높이 및 16개 픽셀들의 폭을 갖는 비트맵 메모리에서 드로잉될 수 있다. 심볼들이 드로잉되는 경우, 단지 2개의 각각의 상이한 그레이스케일 값들, 즉, 예시적으로, 백색의 미가공 표면 영역들을 충전하기 위한 값 "255" 및 흑색의 가공 표면 영역들에 대한 값 "0" 이 요구된다.

심볼 매트릭스 내의 개별 심볼들이, 셀들 사이에 임의의 추가적인 간극 없이, 바로 옆으로 나란히 배열되는 경우에 상위 패턴들이 이 방식으로 생성되므로, 듀얼 템플릿이, 예를 들어 단지 단일의 심볼 대신에 사용된다. 예를 들어 도 20 에 나타낸 심볼들의 4개의 근방 내에서의 이러한 상위 패턴들은 개별 심볼에 대한 패턴에 매우 유사하지만, 심볼 매트릭스의 실제 배향에 관련하여 90°의 배수만큼 상이한 회전 파라미터들을 갖는다. 상위 패턴들에 대한 우수한 상관은 듀얼 템플릿을 이용하여 방지될 수 있다.

그 후, 이 듀얼 템플릿은 정규화된 상관 방법에서 분석될 그레이스케일 값 이미지에 적용된다 (방법 단계 183). 설명된 동적 생성 및 이어지는 상관은, 가능한 한, 상이한 파라미터들을 이용하여 복수 회 수행되므로 (방법 단계 184), 상관을 목적으로, 전체 이미지 대신에 비교적 작은 서브영역만을 이용하는 것, 또는 다르게는, 이미지의 상이한 위치들로부터의 복수의 상세들을 이용하는 것에 의해서도 속도는 증가될 수 있다. 그 후, 이들 서브영역들은, 대개, 간략히 직사각형이 되도록 선택되며, 그 측방향 길이들은 현재의 듀얼 템플릿의 높이 및 폭의 배수를 형성한다. 초기의 테스트는, 상관된 템플릿이 발견될 수도 있는 대표적인 이미지 영역들에서만 타당하다. 이때, 이미지 분석에 있어서, 부가적인 정보가 이용가능하지 않다면, 이미지에서의 어떤 위치에 심볼 코드가 위치된다고는 알려져 있지 않으므로, 다만, 주로 중심 이미지 영역 위에서 연장된다고 가정될 수 있다. 캡처 기기의 배향이 다른 이미지 영역들이 더 관련되어 있음을 의미한다면, 다른 또는 복수의 이러한 서브영역들을 정의하는 것이 가능해진다.

상관이, 이들 이미지 영역들, 또는 가능한 한 전체 이미지 모두에 적용된 경우, 신뢰값들은 각각의 픽셀에 대해 상관 결과로서 이용가능하다. 이들 신뢰값들은 방법 단계 184 에서 감정된다. 모든 상관된 이미지 영역들에 대한, 절대값 측면에서의 최대 신뢰값이 확립되고, 이것이 규정된 최소값을 초과하는지를 결정하도록 체크가 수행된다. 이러한 최소 신뢰값에 도달한다면, 실제의 값들이 되기에 충분히 근접한 회전 및 스케일링 파라미터들이 발견되었다고 가정될 수 있으며, 검색의 나머지는 종료될 수 있다. 이 상태는 도 19 의 e 에서 도달되었지만, 도 19 의 b 내지 도 19 의 d 에 나타낸 상이하게 스케일링 또는 회전된 모델들을 이용한 상관들의 경우에는 그렇지 않다.

정적으로 (statically) 선택된 최소값은, 달성된 최대 신뢰값들을 일정하게 감소시키는 광 조건들, 객체의 청정도, 객체 표면 고유의 구조 등과 같은 캡처 시스템의 추가적인 파라미터들을 무시하므로, 고정된 최소 임계값은 회전 및 스케일링 파라미터들의 성공적인 추출을 방해할 수 있다. 그러므로, 임계값은 또한, 본 발명에 따라, 도 18 에 나타낸 바와 같이, 일정한 수의 회전들 및 스케일링들 (방법 단계 185) 에 대한 듀얼 템플릿을 생성하고 (방법 단계 182) 상관시킴으로써 (방법 단계 183), 적응성 있게 선택될 수 있다. 다음으로, 모든 상관 결과들에 대한 최대 신뢰값을 구한다 (방법 단계 184). 그 후, 적절한 파라미터들은 실제 파라미터에 매우 근접한 것으로서 간주되고, 이 후에 사용된다.

이와 달리, 파라미터들에 대한 대략적인 결정이 이 방식으로 일어나는 경우, 근사화된 파라미터들에 대한 보다 정확한 값들을 획득하기 위해, 수행된 추정에 근접한 파라미터 공간의 국소 주변에서 변화가 영향을 받는다면, 파라미터 추정에 대한 추가적인 개선이 동일한 방식으로 달성될 수 있다.

이 경우에 발견된 파라미터를 이용하여 생성된 심볼 매트릭스를 판독하기 위한 목적으로 단지 하나의 심볼 템플릿과의 차후의 상관 동안 유리한 신뢰값들을 획득하기 위해, 듀얼 템플릿의 상관 결과들로부터 충분히 양호하게 실제의 파라미터들이 추정될 수 있도록, 규정된 파라미터들이 선택될 필요가 있다. 특히, 선택된 파라미터화 사양들은, 방법 단계 184 에서 설정된 임계값으로 하여금, 초과될 수 있게 해야 한다. 이들은, 첫째로, 실제로 가능한 파라미터들의 조합들로부터 너무 떨어져 있으면 아니 되지만, 둘째로, 숫자상으로 너무 고가이어서 연산 시간을 절감할 수 없어서도 아니 된다.

실제의 연구에서 시도된 일 개량형태에 따르면, 예를 들어 30°의 간격으로, 즉, 0°, 30°, 60°, 90°, 120°, 150°, 180°, 210°, 240°, 270°, 300°, 330°로 회전 파라미터들을 시도하는 것이 가능하여, 이것은, 이미, 고정된 스케일링 파라미터에 대한 방법 단계들 182 내지 185 에서 위치들에 대한 12개의 구현형태들까지임을 의미한다. 그러나, 스케일링 파라미터는 추가적으로 변경될 수 있다. 이 경우, 심볼에 대한 6, 8, 10, 12, 14, 16개 픽셀들의 통상적인 측방향 길이들이 가정될 수 있다. 그 후, 전반적으로 파라미터들의 모든 조합들은 12*6　=　72 번의 패스로 캡처된다. 이것은, 현대의 컴퓨터들을 이용하여 방법 흐름에서의 지연들에 대해서는 걱정할 필요가 없을 정도로 매우 신속하게 수행될 수 있다.

시도들의 횟수는, 심볼의 중심에서 대략적으로 일정하게 유지되는, 흑색 및 백색 표면 영역들의 배열을 고려함으로써 감소될 수 있다. 따라서, 그레이스케일 값 이미지에 실제로 존재하는 것보다 작은 스케일링을 갖는 심볼 템플릿은, 상관에 기초하여 추가적으로 근사화된 회전을 위해 적절한 신뢰값들을 제공할 수 있다. 따라서, 스케일링 인자들은 또한 하향 근사화 (underapproximate) 될 수 있으며 (도 21), 이것은, 6, 10, 14개 픽셀들 측방향 길이의 스케일링이, 특히 회전 파라미터들의 충분히 정확한 추정치들에 이르기에 충분하기 때문이며, 그 후, 이것은, 이들의 국소 주변에서 추가적으로 개량될 수 있다. 연산 복잡성을 감소시키기 위해, 이러한 종류의 적응성 있는 방법이 적절하다.

추가적인 지식이 이용가능하다면, 예시적으로, 회전 파라미터들을 초기화하기 위해, 이미지에서 캡처된 컴포넌트들에서 혹은 주변에서, 랜드마크들을 이용하는 것도 또한 가능하다 (방법 단계들 182 및 185). 예시적으로, 다른 유형의 지식은 또한, 후속하는 컴포넌트들이 유사한 회전 및 스케일링 파라미터들을 가질 것인지의 여부가 알려져 있음을 의미하며, 그 결과, 가장 최근에 발견된 파라미터들은 후속하는 캡처에 대한 초기화로서 사용될 수 있다.

허프 변환 또는 라돈 변환에 의한 이미지 처리 덕분에, 처음에 테스트될 회전 파라미터들의 수를 감소시키기 위한 추가적인 옵션이 가능하며, 이것은 방법 단계 182 전에 수행될 필요가 있다. 심볼 매트릭스는, 주로, 도 22 및 도 23 에 나타낸 바와 같이, 단속적인 직선형, 평행형 및 직교형 라인 세그먼트들을 포함한다. 또한, 컨볼루션의 도움으로 그 경우에 이미지 처리에 종종 적용되고 소벨 알고리즘으로서 사용되는 에지 검출 필터인 소벨 필터 마스크가 사용될 수 있다. 이 필터는 픽셀 밝기 값의 제 1 도출값을 계산하며, 도출 방향에 대해 수직으로 완만하게 동시에 일어난다.

전술한 바와 같이 규정된 이미지 영역들로의 직선들을 인식할 목적으로, 후속하는 허프 변환을 이용하여 소벨 필터 마스크가 적용되는 경우, 영역 내에서의 모든 그레이스케일 값 에지들의 주 방향의 기울기가 각 경우에 캡처될 수 있다. 이것은 도 23 에 도시되어 있다. 기하학적 객체들을 인식할 목적으로, 허프 변환은 내부에 듀얼 공간을 생성하며, 에지 상에 위치된 이미지에서의 각 도트에 있어서, 발견될 도면에 대한 모든 가능한 파라미터들은 듀얼 공간에 진입된다. 그러므로, 듀얼 공간에서의 각 도트는, 이미지 공간에서 기하학적 객체에 대응한다. 직선의 경우, 이것은, 예를 들어 기울기 및 y-축 섹션일 수도 있다. 따라서, 듀얼 공간은 찾을 도 (figure) 에 대응하는 그 도트 엔트리들에서의 축적들을 위해 평가된다.

복수의 이미지 영역들이 서로로부터 별개로 캡처되는 경우, XY 소벨 필터가 사용된다면, 최종 기울기 값들은 서로에 대해 평형 아니면 직각으로 뻗어 있을 수 있다. 따라서, 획득된 기울기 정보는, 이제, 방법 단계 182 및 방법 단계 185 에서의 초기화를 위해 사용될 수 있다. 이제, 회전들은, 처음에는, 도 20 으로부터 알 수 있는 바와 같이, 기울기에 대해 90°의 계단형으로만 테스트될 필요가 있다. 평가될 이미지 데이터에 노이즈가 너무 섞여 있다면, 허프 변환에서의 평행선들 사이의 간격은, 또한 스케일링 파라미터들을 초기화하는 데 이용될 수 있다. 심볼들의 회전 및 스케일링 파라미터들이 추출되는 경우, 관련 심볼 템플릿이 생성될 수 있고, 심볼 코드의 전체 이미지 영역은 상관될 수 있다.

우선, 초기 테스트를 통해 획득된 회전 및 스케일링 파라미터들에 기초하여 비트맵 메모리에 심볼이 드로잉된다 (도 16 에 나타낸 방법 단계 101, 도 24 에 나타낸 방법 단계 122 및 도 37 에 나타낸 방법 단계 186). 이와 달리, 원본 이미지는 또한, 고정된 회전 파라미터들을 이용하여 심볼 템플릿이 드로잉될 수 있는 결과로서 회전될 수 있고, 단지 그 스케일링만이 고려될 필요가 있다. 자동화 생산에 있어서, 심볼 코드로부터의 심볼은 동일한 사이즈의 정사각형 셀들의 3×3 어레이로 논리적으로 스플릿되며, 수평으로 및 수직으로, 표면 영역의 1/3 은 흑색으로 드로잉되고, 표면 영역의 2/3 는 백색으로 드로잉된다 (또는, 1-워드 심볼의 경우에는 반대로 스플릿된다). 이것은 도 17 에 도시되어 있다. 생성된 이 비트맵은 값 0 (흑색) 및 값 255 (백색) 을 갖는 히스토그램을 갖는다. 이것은 레코딩된 이미지에서 발견될 심볼들의 무잡음 원형 (noise-free original) 에 대응한다고 가정한다. 이 경우, 심볼 템플릿의 정확한 그레이스케일 값들은 상관을 위해 중요하지 않지만, 사실, 심볼에 의해 결정된 윤곽 및 분포에 있어서 각각의 상이한 밝기의 2개의 동질적인 표면 영역들이 상관될 이미지 상세에 존재한다. 그러므로, 0-워드 심볼 템플릿 또는 1-워드 심볼 템플릿이 이제 상관을 위해 사용되는지의 여부는 완전히 상관없다. 이어서, 그 후, 신뢰값들의 산술 부호들은, 다만, 동일한 워드 매트릭스를 획득하기 위해, 적절한 경우, 교환될 필요가 있다.

그 후, 비트맵 메모리로부터의 템플릿은 평가될 이미지 전반에, 또는 정규화된 상관 방법에서 미리 규정된 이미지 상세에 상관된다 (도 16 에 나타낸 방법 단계 101 또는 도 24 에 나타낸 방법 단계 123). 상관의 결과는 방법 단계 123 에서, 상관될 원본 이미지와 동일한 치수들에서 심볼의 폭 혹은 높이를 뺀 채로, 생성된 새로운 이미지이다. 상관 이미지의 픽셀들은, 도 25 및 도 26 에서 2개의 상보적인 심볼 템플릿들에 대해 나타낸 바와 같이, 원본 이미지의 대응 위치에서의 상관 결과를 각각 포함한다. 상관의 경우, 심볼 템플릿의 그레이스케일 값 분포는 평가될 이미지의 각각의 픽셀 상에 배치된 그 중심을 갖는다. 이 픽셀에 있어서, 1.0 과 -1.0 사이의 값이 결정되며, 이 값은 이 픽셀이 심볼 템플릿에 대한 중심인지에 대한 측정치이다.

또한, 평가될 이미지의, 심볼 템플릿이 위치되는 그레이 스케일들은, 우선 정규화되어, (템플릿이 생성될 때와 같이) 밝기 분포를 제시하기 위해 이상적으로 단지 2개의 값들만이 요구된다. 그 후, 그 경우, 평가될 이미지에서, 그 바로 아래에 위치된, 템플릿의 픽셀과 상기 템플릿에 대한 대응하는 정규화된 픽셀 사이의 유클리드 구간이 계산된다. 심볼 템플릿의 권역에서의 그레이 스케일 값들에 대한 모든 유클리드 구간들의 합계는, 1.0 으로부터 -1.0 까지의 범위로 스케일링된 상관 이미지에서 픽셀의 값을 형성한다. 픽셀에 대한 -1.0 의 값은 원본 이미지에서의 이 점이, 찾는 심볼의 모든 중심에 존재하는 것은 아님을 의미한다. 그러나, 이것은, 심볼 템플릿에 대해 상보적인 밝기 특징을 정확히 가지므로, 따라서, 상관을 위해 0-워드 심볼이 사용될 때에 이것은 1-워드 심볼의 중심이어야 한다. 상관 이미지에서의 픽셀이 값 1.0 을 갖는 경우, 그 픽셀은 상당히 확실히 0-워드 심볼의 중심이다. 1.0 과 0.0 사이의 값 및 -1.0 및 0.0 사이의 값은, 이미지 상세와, 2개의 심볼 유형들 중 하나 사이의 유사도로서 해석될 수 있다.

그러므로, 이들 값들은 "신뢰값들" 로 지칭된다. 예시적으로, 0.82 의 값은, 픽셀이 0-워드 심볼의 중심이 될 82 퍼센트의 확률을 가짐을 의미한다. 따라서, -0.54 의 값을 갖는 픽셀은 1-워드 심볼의 중심과 연관될 54 퍼센트의 확률을 갖는다. 심볼의 선택된 형상은, 심볼의 중심 주변에, 이상적으로, 모든 심볼 중심들이 위치될 수 있음을 의미하는 1.0 또는 -1.0 의 값들에 매우 근접한 값들이 존재함을 드러낸다.

이미 설명된 템플릿 매칭에 의해 생성된 상관 이미지 (도 24 에 나타낸 방법 단계 123) 는, 도 25 및 도 26 에서 2개의 범위들에 대해 1.0 내지 0.0 및 -1.0 내지 0.0 로 별개로 나타낸 1.0 내지 -1.0 로부터의 값들을 갖는 그레이스케일 값 분포를 포함한다. 심볼 매트릭스에서의 모든 심볼들의 중심들의 픽셀 좌표들은 이로부터 추출되도록 의도되지 않는다 (도 16 에 나타낸 방법 단계 102, 도 31 에 나타낸 방법 단계 152, 및 도 37 에 나타낸 방법 단계 187). 이것은, 최대치들이 심볼 템플릿의 경계에 대응하는 국소 영역들 내에서 발견될 필요가 있음을 의미한다.

이를 위해, 우선, 상관 이미지의 픽셀들의 절대값들을 포함하는 새로운 이미지 메모리가 생성되어, 값 범위가 1.0 과 0.0 사이에 놓인다 (방법 단계 124). 이러한 이미지는 도 27 에 나타내며, 심볼 코드의 각 데이터 셀에서 심볼의 중심에 대응하는 최대치를 이상적으로 나타낸다.

본 발명에 따르면, 국소적인 최대치들을 추출하기 위한 적응성 있는 접근법이 추적되고, 이것은 글로벌 임계값 정보의 문제점들을 제거한다. 이를 위해, 도 27 에서 재생성된 상관값들의 절대값 이미지 (방법 단계 124) 에 팽창 필터 (dilatation filter) 가 적용된다 (방법 단계 125). 양호한 예로서, 팽창 필터의 효과는 제 1 객체의 각 픽셀에 제 2 객체의 완전한 이미지가 삽입된다는 것이다.

구체적인 예에서, 형태학적 오퍼레이터는 그레이스케일 값 이미지 상에서 동작한다. 팽창 필터는, 구조적 엘리먼트로서, 상관을 위해 사용된 심볼 템플릿과 동일한 치수의 직사각형 및 동일한 외부 윤곽을 갖는데, 왜냐하면 이들은, 정확히, 캡처된 원본 이미지에 실제로 위치되는 심볼들의 치수들이라고 가정되기 때문이다. 도 27 에 나타낸 상관 값들의 절대값 이미지와 같은 그레이스케일 값 이미지에 팽창 필터가 적용되는 경우, 팽창 필터의 버퍼-저장형 그레이스케일 값과, 구조적 엘리먼트에 대응하는 원본 이미지의 기초 픽셀들의 각 그레이스케일값들 사이에서 최대치 형성이 일어난다. 그 후, 이러한 픽셀들의 최대 그레이스케일 값은 동일한 위치에 원본 이미지로 기록된다. 구조적 엘리먼트의 버퍼-저장형 그레이스케일 값은, 원본 이미지의 각각의 픽셀 위에 배치되는 팽창 필터의 중심 아래에 일반적으로 존재하는 원본 이미지에서의 픽셀의 그레이스케일 값으로서 정의된다.

따라서, 팽창 이미지로 지칭되는 절대값 이미지의 카피가 생성된다 (방법 단계 125). 다음으로, 팽창 필터는, 그 중심이, 절대값 이미지의 이 카피의 각각의 픽셀 위에 배치되고, 픽셀 값들의 최대치 형성은 그 권역 내에서 수행된다. 따라서, 획득된 결과는, 도 28 에서 그 그레이스케일 값이 상이한 밀도의 라인들로서 나타나 있는 그레이스케일 값 이미지이다. 스캔된 원본 이미지 (방법 단계 120) 에 심볼이 위치되는 각각의 영역에서, 동질적인 충전된 직사각형은, 이제, 추정된 심볼 중심의 신뢰값에 대응하는 그레이스케일 값으로 나타나 있으며, 이 그레이스케일 값은 심볼 템플릿의 치수들에 의해 결정되는 그 국소 주변에서의 최대치에 있고, 팽창 필터에서의 최대치 형성 덕분에 적응성 있게 추출되었다 (방법 단계 125).

추정된 심볼 중심들은, 이제, 절대값 이미지에서 및 팽창 이미지에서 동일한 그레이스케일 값을 갖는 이들 픽셀들을 마킹함으로써 위치확인될 수 있다 (방법 단계 126). 이 특성을 갖는 픽셀들은, 매우 높은 레벨의 확률을 갖는 실제의 심볼 중심들과 연관될 수 있는 국소적인 최대치들로서 간주될 수 있다. 이들은, 도 29 또는 도 30 에 예시적으로 나타낸 바와 같이, 예를 들어, 중심들에는 값 0 (흑색) 이 할당되고 모든 다른 픽셀들에는 255 (백색) 가 할당된 채로, 캡처된 원본 이미지와 동일한 치수들을 갖는 중심 이미지에 카피될 수 있다 (방법 단계 126).

그러나, 실제로, 이 방식으로 추출된 모든 픽셀이 실제의 심볼 중심일 필요는 없다. 그 실제 중심이 절대값 이미지에서 낮은 신뢰값을 가질 정도로 심볼로부터의 그래픽 심볼이 손상된 경우, 그 실제 중심이 아닌 위치들에서의 인접 심볼 셀들 내에 있기는 하지만 실제 중심으로부터 더 큰 거리에 있는 신뢰값들은, 실제로 이 셀과 연관되는 심볼 중심보다 더 높은 신뢰값을 국소적으로 갖는 것이 가능해진다. 객체 표면을 나타내고 더 이상 실제의 심볼 코드의 일부가 아닌 심볼 매트릭스의 주변은, 많은 위치들에서 국소적인 최대치들을 가지며, 상기 국소적인 최대치들은 중심 이미지에 진입된다. 해석가능한 패턴을 따르지 않는 이들 최대치들은, 심볼 매트릭스의 일부가 아닌 객체 표면상의 구조들에 의해 야기된다.

전술한 창의적인 방법은, 파라미터화로서 임계값들을 사용하지 않는다는 이점을 갖는다. 그것은, 절대값 이미지의 각각의 픽셀을 위해 제공되는 신뢰값들에, 일 영역에서 국소적으로 그 자체를 적응시킨다. 이 방식으로, 국소적인 반사, 오염, 적용 에러들에 의해 야기되는 상대적으로 낮은 인식 확실성들이 고려된다. 임계값은, 이들 불균등의 경우에, 너무 높아서 선택될 수 없다면, 불량하여 중심들을 추출하지 못한다. 본 방법은 일정한 파라미터에 의해 초기화될 필요는 없으며, 고도의 교정 복잡성을 갖는 인간의 경험에 의해 확인될 필요가 있다.

이제, 추출된 심볼 중심들을 탐색하고, 심볼 매트릭스의 그래픽 배열로부터 대응 워드 매트릭스로 워드들을 기록할 필요가 있다. 개연성 있는 중심들이 추출될 때, 이 중심들이 탐색될 수 있다 (방법 단계 103).

탐색은, 중심들의 위치들이 방법 단계 102 로부터 알려져 있더라도, 첫째로, 획득된 좌표들에는 노이즈가 섞여있고, 둘째로, 이미지에서의 원근 왜곡은, 행들과 열들의 중심들이 배열되지 않거나 서로에 정확히 직각으로 배열될 필요가 없음을, 즉, 행들 및 열들은 분석될 이미지 상세에서 이들의 각 좌표 축들에 평행하게 배향되지 않음을 의미한다는 곤란성을 유지한다. 방법 단계들 125 및 126 에서 (도 24 참조), 객체 표면의 구조에 의해 야기되어서 따라서 그래픽 심볼들의 중심들이 아닌 중심들과 같은 최대치들을 추출했던, 국소적인 최대치들을 추출하기 위한 방법으로부터 노이즈가 발생한다. 이들 거짓 중심들은 탐색 중에는 무시될 필요가 있으며, 이것은 차후에 거짓 중심들이 워드 매트릭스에 포함될 수 없음을 의미한다.

심볼 매트릭스 내의 표면 영역 엘리먼트들이, 도 36 에 나타낸 바와 같이, 손상의 구조는 파괴된 그래픽 심볼들보다 상관 필터 상에 더 큰 영향을 미칠 정도로 오염, 스크래치, 반사 등에 의해 손상되는 경우, 탐색될 심볼 코드 내의 중심들은 전술한 이유들로 인해 또한 노이즈가 섞여있다. 개별 심볼들에 대한 손상은, 그 추출된 중심이 실제의 심볼 중심으로부터 큰 거리에 있을 수도 있음을 의미한다. 따라서, 중심들이 개별 심볼들 상에서 또는 영역의 구획들 내에서 추출되지 않아서, 따라서, 심볼의 증거가 중심 이미지에서 이 위치에 전부 존재하지 않는 것도 또한 가능해진다.

그러므로, 중심들을 탐색하기 위한 알고리즘은, 각종 유형들의 노이즈를 구별하는 것, 및 중심을 정정하는 것 또는 대신에 중심을 무시하고 부재하는 중심들로 인해 생성된 갭들을 충전하는 것 중 어느 일방을 가능하게 하는 것이 바람직하다. 또한, 왜곡에 의해 야기되는, 심볼 행 또는 열의 국소적인 기울기에 있어서의 변화들에 적응성 있게 그 자체를 조정해야 하지만, 동시에, 중심 노이즈에 의해 반대 방향으로 야기되는 예상되는 픽셀 위치로부터의 편차 (deviation) 를 정정해야 한다.

이하의 본문은, 이들의 런타임 거동의 측면에서 상이한 능력들을 갖는 본 발명에 따른 2개의 방법들을 설명한다. 첫 번째로 설명되는 제 1 방법은, "지그재그" 원리에 기초하여 그리고 시작점에 기초하여 동작하고, 인접하는 중심을 추정하고, 그의 인접하는 중심이 다시 추정되고, 그 후, 정밀화 등이 된다. 그러므로, 도 32 에 개략적으로 설명된 바와 같이, "영역 성장" 의 카테고리에 본 발명이 가해질 수 있다. 본 방법은, 중심 추정치들이 양호하고 노이즈가 거의 나타나지 않을 때에 간단하고 신속하다. 그러나, 특히, 8개 미만의 픽셀들의 심볼들에 대한 측방향 길이들을 갖는 촘촘한 심볼 코드들의 경우, 본 방법은 아웃라이어들의 연산 집중적 처리로 인해 대개 비효율적이다.

이와 달리, 우선, 각각의 중심에 대한 4개의 근방을 탐색하는, 본 발명에 따른 제 2 방법이 설명된다. 이 경우에도, 또한, 예상되는 중심 위치들은 추정되지만 단지 국소적으로 정밀화된다. 이들 근방들은 각각의 중심에 대해 별개로 생성된다. 다음으로, 인접하는 4개의 근방들이 조합되고, 이 방식으로 전체 심볼 매트릭스가 재구성된다. 그러므로, 본 방법은 도 39 에 개략적으로 설명된 바와 같은 "영역 병합" 의 카테고리에 가해질 수 있다. 단일의 시간만을 참조할 수 있는 각 중심 덕분에 아웃라이어들이 다루어지며, 심볼 매트릭스와 연관된 각 중심은 또한 완전한 4개의 근방을 가질 필요가 있다. 이것은, 아웃라이어들을 제거하고, 요구되는 특성들 중 적어도 하나에 대해 적용하지 않는다.

양 방법들은, 중심 분포에 대한 격자-형 구조가, 에지에 위치되지 않은 데이터 셀들에 대해 도 12 및 도 14 에 나타낸 바와 같이, 그 격자-형 구조의 결과로서 우측과 좌측 및 상측과 하측 인근에, 심볼 매트릭스 내의 심볼 셀로 존재한다고 가정한다. 우측으로부터 좌측으로의 인근 및 상측으로부터 하측으로의 인근의 가상적인 접속 라인들은, 이상적으로, 서로에 대해 직각이라고 가정되며, 이 가상적인 접속 라인들은 현재의 심볼 셀의 중심에서 교차해야 한다.

도 31 에 나타낸 바와 같은 방법 단계 152 에서, 개연성 있는 심볼 중심들이 중심 이미지로 추출된 경우, 최대 신뢰값을 갖는 심볼 중심은 시작점으로서 취급되는데 (방법 단계 153), 왜냐하면, 이 최대 신뢰값을 갖는 심볼 중심은 실제의 심볼 중심을 안정적으로 나타낸다고 가정될 수 있기 때문이다. 이 경우, 신뢰값은 대응 픽셀 위치 (도 31 에 나타낸 방법 단계 154) 에서의 절대값 이미지 K2 (도 24 에 나타낸 방법 단계 124) 로부터 판독된다. 심볼 템플릿의 파라미터들 (도 16 에 나타낸 방법 단계 100) 로부터 스케일링 정보가 알려지므로, 이 중심의 픽셀 좌표 (도 31 에 나타낸 방법 단계 154) 는 양자화되고 기억될 수 있다. 이것은, 워드 매트릭스에, 논리적인 행 및 열 색인이 할당될 수 있게 한다. 그 후, 값 및 그 값의 신뢰도는 이 위치에 기록된다 (방법 단계 156). 이들 2개의 특성들은, 동일한 픽셀 위치에서의 상관 이미지 K (도 24 에 나타낸 방법 단계 123) 에서의 값에 포함된다. 그 후, 이 중심의 인근, 예를 들어 우측 인근이, 중심 이미지에서 찾아진다 (도 31 에 나타낸 방법 단계 156). 이러한 맥락에서, 국소적인 근방에서, 행들 및 열들이 이미지 상세의 좌표 축들에 평행하게 뻗어 있고, 행들 및 열들이 서로에 직각으로 배열되는 것은 대략적으로 참이라고 가정된다.

이것은, 또한, 적절한 경우 (도 37 에 나타낸 방법 단계 186), 현재의 이미지 상세가 회전되는 것을 수반하므로, 이 가정은 허용가능하고, 또는 심볼 인근들의 중심들을 계산하기 위해 추가적인 기울기 파라미터가 사용되며, 상기 기울기 파라미터는 또한 심볼 템플릿 (방법 단계 182) 의 파라미터들로부터 도출된다. 인근의 픽셀 좌표는, 현재의 심볼 중심 (도 31 에 나타낸 방법 단계 154) 을 증분시킴으로써 추정된다 (도 24 에 나타낸 방법 단계 127).

심볼 인근의 중심의 추정 후, 이 추정치의 국소 주변에서 중심이 찾아진다 (방법 단계 133). 이것은 도 33 에 개략적으로 나타나 있다. 우선, 추정된 좌표들에 바로, 개연성 있는 중심이 존재하는지의 여부를 결정하기 위해 테스트가 수행된다. 그렇지 않으면, 추정치의 일 픽셀 주변이 검색되고 (도 33, 표시 a), 이것은 가능한 양자화 에러를 구성한다. 추출된 중심이 이 방식으로 중심 이미지에서 발견된다면, 이것은 심볼 매트릭스의 경계에 대한 차후의 인식을 목적으로 별개로 표시된다. 중심이 여전히 발견되지 않는다면, 추측된 셀의 추가적인 국소 주변에서 중심이 찾아진다 (도 33, 표시 b). 이 영역은 통상적으로 심볼 템플릿의 50 퍼센트이다. 여기에서 중심이 발견된다면, 마킹된다. 복수의 중심들이 발견되면, 최대 신뢰값을 갖는 중심이 마킹된다.

중심이 여전히 발견되지 않는다면, 심볼의 소실된 중심이 그 점에서 정확히 추측된다는 충분한 증거가 존재하는지의 여부를 확립하는 데에 이용될 수 있는 후술하는 본 발명에 따른 방법이, 통상적으로 추정된 위치에서 또는 선택적으로 강제된다. 이 방법은, 추측되는 중심의 국소 주변이 동질적인 그레이스케일 값 분포를 포함할 때에 주장될 수 있다. 이것이 그 경우가 아니라면, 추정된 위치를 추가적으로 대체함으로써 이러한 종류의 동질적인 영역을 발견하기 위한 시도가 행해질 수 있다. 이것이 또한 달성불가능하다면, 가장 먼저 추정된 위치가 궁극적으로 강제된다.

따라서, 중심으로서 추정된 좌표를 가지며 (도 24 에 나타낸 방법 단계 130) 심볼 템플릿으로부터 알려진 치수들을 갖는 (방법 단계 129) 직사각형을 생성하는 것이 가능해진다.

이 직사각형은, 대개, 서로에 대해 약간 너무 근접하여 위치된 심볼 중심들의 결과로서 노이즈를 고려하기 위해, 심볼 템플릿의 치수들보다 다소 더 작도록, 예를 들어 넓이에 있어서 더 작은 25 퍼센트 또는 적어도 2개의 픽셀들이 되도록 선택된다. 이제, 팽창 이미지 D (방법 단계 125) 에서 이 직사각형의 모든 4개의 코너들이, 동일한 신뢰도 또는 밝기 값을 갖는지의 여부를 테스트하는 것 (방법 단계 131) 이 가능해진다. 이것이 그 경우라면, 대략적으로, 추정된 심볼 중심이 인접한 심볼의 중심에 있으며 충분히 정확한 것으로 간주될 수 있다고 가정될 수 있다. 4개의 코너들의 각각에 동일한 신뢰값이 존재하지 않는다면, 가능한 곳에서 이 조건을 달성하기 위해, 형성된 직사각형은 우방향, 상방향 또는 하방향으로 추가적으로 대체될 수 있다 (방법 단계 132). 이 경우, 변위들의 정도는 심볼 템플릿의 치수들에 의해 제한되며, 이것은 인접하는 심볼 셀을 스킵 (skip) 하는 것은 가능하지 않음을 의미한다. 원근 왜곡이, 심볼 매트릭스에서의 심볼 행들이 좌표 축에 평행으로 뻗어 있다는 상기 가정이 충족되지 않는다는 것을 의미할 때, 이러한 직사각형을 대체하는 것은 제 1 추정치로 하여금 정정될 수 있게 한다.

본 발명에 따른 이 방법은, 추정치의 국소 주변에서의 추출된 중심에 대한 간단한 픽셀 검색보다 더 견고하다. 이것은, 노이즈섞인 중심이, 2개의 심볼 셀들 사이의 경계선의 부근에 가능한 한 존재하는 인근으로서 설정되는 것을 방지한다. 이러한 인근을 마킹하는 것은, 추가적인 탐색 동안에, 심볼 매트릭스의 상부 행 또는 하부 행으로 뻗을 위험성을 증가시키며, 이것은, 이 마킹이 워드 매트릭스의 논리적인 행들 사이에서의 부정확한 연관들을 초래함을 의미한다. 요구되는 조건이 이 방식으로도 또한 달성될 수 없다면, 이전의 추정치가 개선될 수 없다.

방법 단계들 129 내지 132 는 선택적이며, 더 견고한 탐색을 목적으로, 매우 노이즈섞인 중심의 경우에 적용될 수 있다.

새로운 중심의 좌표들은 업데이트되며 (도 24 에 나타낸 방법 단계 142, 도 31 에 나타낸 방법 단계 157), 워드 매트릭스의 위치 포인터가 증분되고 신뢰값은 워드 매트릭스에 기록된다 (도 24 에 나타낸 방법 단계 143, 도 31 에 나타낸 방법 단계 158).

따라서, 픽셀 좌표들이 이미지의 외측에 있지 않은 한, 행은 (우선, 예시적으로) 우측으로 정렬된다 (방법 단계 159). 픽셀 좌표들이 이미지의 외측에 위치되자마자, 중심 포인터가 이 행에 대한 시작점으로 리셋된다 (방법 단계 160). 다음으로, 이 행은, 이제, 동일한 원리에 기초하여 좌측으로 정렬된다 (방법 단계들 161 내지 164). 마지막에는, 제 1 행이 완전히 탐색되고, 워드 매트릭스에서의 이 논리적인 행에서의 각 심볼 또는 데이터 셀에 대한 값들이 이용가능하다.

이제, 이미 설명된 바와 같이 마찬가지로 판독되는 상부 또는 하부 행으로 스킵할 필요가 있다. 이 경우에 동기화를 잃을 위험성을 최소화하기 위해, 최고 신뢰도를 갖는 현재의 행의 심볼 중심 (방법 단계 165) 은, 그 위치 포인터를 증분시킴으로써 새로운 논리적인 행에 진입한다. 이러한 심볼의 주변에서 단지 작은 외란들이 일어날 것이라는 점, 및 중심 정보를 갖지 않거나 매우 노이즈섞인 중심 정보를 갖는 파괴되지 않은 영역들이 직면될 것이라는 점은 예상되는 것이다. 이 방식으로, 심볼 매트릭스의 모든 밀집된 열들이 탐색되고, 현재의 픽셀 위치가 이미지로부터 획득될 때까지 각 경우에, 예를 들어, 최대 신뢰도를 갖는 심볼 아래에 위치된 모든 행들 (방법 단계 168) 이 우선 처리되고, 그 후 이 심볼 위에 배열되는 열들이 다음으로 처리된다 (방법 단계 167).

행들을 견고하게 동기화할 목적으로 그리고 인근 추정의 목적으로, 동일한 논리적인 행에서 선행하는 심볼로부터 뿐만 아니라, 또한 논리적으로 현재 행의 위 또는 아래에 위치된 이미 완전히 탐색된 심볼 위치 (도 24 에 나타낸 방법 단계들 143, 142) 로부터, 인접하는 심볼의 위치를 추론함으로써, 중심에 대한 제 2 종속형 추정이 일어난다. 이상적으로, 양 추정들은 동일한 결과를 생성한다. 그렇지 않다면, 결과들 중 하나가 선택될 필요가 있다 (방법 단계 141).

2개의 시도들 중 하나가 불량하다면, 방법 단계들 131 및 138 에 대한 요구가 충족되도록, 생성된 직사각형 (방법 단계 129 또는 136) 이 위치될 필요가 있으며 (방법 단계들 132 및 139), 이에 따라 모든 코너들은 심볼 내에 위치될 필요가 있다. 그 경우, 그 조건 (방법 단계들 131 및 138) 하에서 발견되었거나, 이 조건을 충족하는 중심 픽셀이 선택된다. 유효한 중심의 추정에 대해 적용할 수도 있는 추가적인 기준은, 2개의 중심 픽셀들 중 하나가, 행 또는 열에 대한 예상된 기울기 선에 더 근접하다는 점이다. 이러한 점에서, 탐색 동안, 각각의 마킹된 중심 픽셀 (방법 단계 142) 에 있어서, 예를 들어, 이미 트래버스된 인접하는 심볼들에 대한 이 점에서의 기울기가 기억될 수 있다. 그 후, 방법 단계 141 에서, 2개 또는 3개의 이전 기울기 값들로부터 평균치가 형성될 수 있다. 이것은 행 방향 및 열 방향으로 행해질 수 있다. 그 후, 방법 142 에서, 2개의 기울기 선들에 가장 근접한 그 중심 픽셀이 마킹된다.

방법 단계 141 에서, 현재의 논리적인 심볼 행에 대한 이전의 탐색의 결과들이 또한, 본 발명에 따라 후속하여 검증될 수 있다. 이것은 방법 단계 131 에 대한 요구를 충족시키는 중심 픽셀이 열 방향에서 발견되지만 (방법 단계들 129 내지 133), 예를 들어, 2개의 증분들을 나타내는 현재 마킹된 심볼 중심으로부터의 거리에 있는 중심 픽셀은 행 방향에서 발견된다면, 중심 노이즈로 인해 동일한 논리적인 심볼 셀 내에 2개의 중심들이 마킹되는 것이 가능하다. 그러므로, 현재의 행에 대한 최종 마킹은 다시 반전되고 정정될 수 있다. 그 후, 워드 매트릭스에서 이미 이루어진 엔트리 (도 31 에 나타낸 방법 단계들 158 및 163) 가, 적절한 경우 마찬가지로 정정된다.

이제, 이미지 상세가 완전히 탐색된 경우 (도 1 에 나타낸 방법 단계 169), 워드들의 공간 분포에 대한 정보 및 그에 대한 각각의 신뢰도를 포함하는 워드 매트릭스가 출력될 수 있다.

이 방식으로 생성된 워드 매트릭스는, 가능한 한, 심볼 매트릭스에 존재하는 심볼들이 실제로 존재하지 않는 국소적인 위치들에서의 값들을 포함할 것이다. 이것은, 동기화를 유지하기 위해, 본 발명에 따라 어느 정도는 중심 픽셀들이 강제된다는 사실로부터 기인한다. 이어서, 이들은 필터링될 필요가 있을 수도 있다. 이를 위해, 워드 매트릭스는 행 별 및 열 별로 정렬될 수 있고, 각 행 및 열에 있어서 탐색 동안 그 중심이 강제된 심볼 셀들로부터 판독된 존재 워드들의 수가 계수된다. 이것은, 중심 이미지에 중심이 존재하지 않았었음을 의미한다. 확립된 수가 임계값보다 크다면, 예를 들어 행 또는 열에 있어서 논리적인 심볼들의 총 수의 60% 라면, 재구성 동안의 오정보 (misinformation) 를 회피하기 위해, 이 행 또는 열은 판독되지 않은 채로 워드 매트릭스로부터 완전히 제거될 수 있거나 마킹될 수 있다. 본 발명에 따라 통합된 리던던시는, 재구성된 행 또는 열이 소실될 때에도 정보를 획득하는 것이 종종 가능하다는 것을 의미하므로, 가장 부정확하게 될 높은 확률을 갖는 재구성이 회피되어야 한다.

도 38 은 개연성 있는 심볼 중심들을 탐색하기 위한 대안적인 방법을 설명하며, 이 방법은 특히 고레벨의 중심 노이즈가 존재하는 곳에 사용될 수 있다. 중심 이미지에서의 각각의 중심 픽셀에 있어서, 본 방법은 그 4개의 근방, 즉, 중심 픽셀을 갖는 데이터 셀에 있어서 좌우측 및 상하측으로의, 또는 북쪽, 남쪽, 서쪽 및 동쪽에서의 데이터 셀들을 탐색한다. 그 후, 이들 4개의 근방은 영역을 형성하거나 또는 심볼 매트릭스 및 심볼 매트릭스의 대응 워드 매트릭스를 나타내게 될 복수의 밀집된 영역들을 형성하도록 병합된다.

중심 이미지 (도 24 에 나타낸 방법 단계 126) 가 생성된 경우, 여기서 추출된 중심들이 심볼 중심들로서 캡처되고 (도 38 에 나타낸 방법 단계 202), 증가하는 신뢰도에 따라 정렬된다 (방법 단계 203). 중심에 대응하는 신뢰값들은 절대값 이미지 K2 로부터 획득된다 (도 24 에 나타낸 방법 단계 124). 신속한 정렬 방법에서, 이것은, 예를 들어 리스트 헤드로부터 전진하여 엘리먼트들을 반복함으로써 행해질 수 있다.

탐색의 목적으로, 중심 이미지로부터 동일한 치수들을 사용하여 매트릭스에 유사한 메모리가 생성된다. 엘리먼트들로서, 메모리는 상기 심볼이 4개의 인근들 및 그 인근은 중심 그 자체인 4개의 심볼들을, 심볼 포인터들로서 저장하는 데 사용될 수 있는 그러한 심볼을 표현하는 데이터 구조를 포함한다. 데이터 구조에 대한 추가적인 특성들은, 심볼의 중심 픽셀의 픽셀 좌표들, 상관 이미지로부터의 연관된 워드와 신뢰값 (도 24 에 나타낸 방법 단계 123), 중심이 강제되었거나 추출되었는지의 여부를 나타내는 값, 제 1 추정치로부터 중심에서의 편차, 근방들로부터 도출되는 매트릭스의 동-서 방향 및 북-남 방향으로의 기울기 정보, 이 심볼이 유효한지의 여부, 즉, 모든 근방 포인터들이 사용중에 있고 "심볼을 동쪽으로 이동시키고 거기로부터 서쪽으로 이동시키고 출구 심볼에 이르는 것" 과 같은 모든 관련성들이 참인지를 나타내는 값, 및 이 심볼이 이미 방문되었고 워드 매트릭스에 포함되었음을 나타내는 값이다.

데이터 구조들의 실례들은 중심 이미지에 따라 사전 초기화되고 후속하는 단계들에서 업데이트된다. 심볼 매트릭스 내의 심볼 셀들이 격자 형태로 배열되므로, 내부에서의 심볼은 동, 남, 서 및 북에서의 인근들로 향한다. 4개의 인근들의 좌표들은 각각 추정된다 (도 38 에 나타낸 방법 단계 205). 추정 동안, 적절한 경우, 현재의 심볼 또는 현재의 데이터 셀의 중심 좌표들은 증분되며, 원근 왜곡의 경우에도 이러한 국소적인 근방에서의 심볼들의 배열의 격자-형 구조가 존재한다고 가정된다. 중심 이미지가 등록되거나 원근 왜곡 제거로 이어진다면, 증분화는 축-평행 형식으로 영향을 받는다. 이와 달리, 도 37 에 나타낸 방법 단계들 185 및 182 로부터의 회전 파라미터가 사용될 수 있다. 증분은 마찬가지로 심볼 템플릿의 치수들로부터 도출된다.

중심이 추정된 위치에서 발견된다면 (도 38 에 나타낸 방법 단계 206), 현재의 심볼에 대한 연관된 인접 심볼 포인터가 바로 이 중심으로 설정된다 (방법 단계 207). 인근 그 자체는, 단지, 참조가 아직 사용 중에 있지 않은 경우에만 (방법 단계 208), 현재의 심볼을 참조 형식으로 수신한다 (방법 단계 209). 그 후, 모든 근방의 방향들에 대해 (방법 단계 210) 그리고 모든 개연성 있는 중심들 (방법 단계 211) 에 대해 이들 할당들이 이루어진다.

현재의 심볼이 반대로 항상 이 인근을 참조한다고 하더라도 (방법 단계 207), 방법 단계 209 에서의 참조가 현재의 심볼을 반드시 가리키는 것은 아니기 때문에, 인근이 이미 마킹되는지의 여부를 결정하기 위한 테스트 (방법 단계 208) 가 근방 관련성 내에서의 모호성들을 발생시킬 수도 있다.

이와 관련하여, 높은 신뢰도를 갖는 중심들이 실제의 심볼 중심들에 매우 근접하게 위치된다고 가정되기 때문에, 선행하는 정렬은, 감소되는 신뢰도에 따라 영향을 받았다 (방법 단계 203). 인접하는 셀들의 좌표들은, 저레벨의 신뢰도를 갖는 중심들로부터 보다는 고레벨의 신뢰도를 갖는 중심들로부터, 보다 신뢰성 있게 추정될 수 있다고 또한 추측된다.

모호성들은 아마도 저레벨의 신뢰도를 갖는 심볼 중심들에 의해 야기되므로, 이들은 후속하여 필터링될 수 있다 (방법 단계 212). 심볼 매트릭스 내의 중심 노이즈에 의해 심하게 영향을 받는 데이터 셀들은 낮은 신뢰값들을 갖는다고 가정될 수 있으므로, 이들 부정확한 중심들은 신뢰성 있게 식별될 수 있고, 심볼 셀들의 동기화에서 임의의 에러들을 야기하지 않는다. 그러므로, 심볼 코드를 포함하는 관련 영역들 내의 중심 심볼이 제거된다. 그러나, 코드 영역의 외부의 추가적인 중심 노이즈는 완전히 필터링될 수 없다.

방법 단계 206 에서의 추정치의 국소 주변에서의 중심에 대한 검색은 3개의 단계들로 분할된다. 우선, 정확히 추정된 위치가 중심에 대해 체크된다. 그 점에 중심이 존재하지 않는다면, 1-픽셀 근방의 추정치가 검색되어, 추정치에서의 양자화 에러들이 커버된다. 거기에도 역시 중심이 존재하지 않는다면, 심볼 템플릿 (방법 단계 185 또는 182) 에 대응하는 직사각형 내에서, 그 후 선택되는 최대 신뢰도를 갖는 중심에 대해 검색하기 위해, 추정치가 중심으로서 사용된다.

방법 단계 212 에서 근방 모호성들 없이 심볼들을 마킹하는 동안, 기울기 파라미터들이 유효한 심볼들에 대해 업데이트될 수 있다. 이후, 실제 심볼 중심들과 연관될 수 있는 높은 확률을 갖는 이들 심볼들만이 리스트에 출현한다. 정렬이 유지되고, 제 1 유효 심볼로 시작하여, 제 1 밀집 영역이 정렬되고 이에 대응하는 논리적인 워드 매트릭스의 일부가 생성된다 (방법 단계 213). 최종 서브영역은, 주로, 방법 단계 207 에서의 근방 할당들의 결과이며, 이것은, 대개, 근방 포인터들만이 추적될 필요가 있음을 의미한다 (방법 단계 219 또는 220 후에 방법 단계 225).

시작부에서, 워드 매트릭스는 초기화되고 포인터는 현재의 논리적인 엘리먼트에 설정된다 (방법 단계 214). 워드 매트릭스에서의 제 1 엘리먼트의 위치는, 심볼 템플릿 (도 37 에 나타낸 방법 단계 185 또는 182) 의 치수들을 고려하여, 초기의 중심의 픽셀 좌표들을 양자화함으로써 설정될 수 있다 (방법 단계 213). 워드 및 신뢰값은 현재의 심볼 실례로부터 워드 매트릭스의 현재 위치로 카피된다 (도 38 에 나타낸 방법 단계 215). 그 후, 심볼 실례는 방문된대로 마킹된다. (방법 단계 216). 그 후, 동쪽의 인근들로부터의 심볼 포인터들은, 우선, 추적되며 (방법 단계 217), 이것은 임의의 선택이다. 방법 단계 220 에서, 동쪽 인근의 현재의 심볼 실례가 어드레스된 후 그 자체가 현재의 심볼로서 설정된다 (방법 단계 225). 논리적인 워드 매트릭스의 위치 포인터는 이동 방향에 따라 1 증분만큼 증분된다 (방법 단계 226). 워드 및 신뢰값은 현재 심볼 실례로부터 워드 매트릭스의 현재의 위치로 카피된다 (방법 단계 227). 그 후, 현재의 심볼이 방문된 것으로서 마킹된다 (방법 단계 228). 현재의 심볼은 또한 동쪽으로 인근들을 갖는다면 또는 중심 이미지의 단부에 도달되지 않았다면, 동쪽 방향으로 반복이 계속된다 (방법 단계 229). 이미지의 단부에 도달되었다면, 방향은 반전되고 이 논리적인 행에서의 반복이 반전된 서쪽 방향으로 시작되었던 심볼로부터 검색이 수행된다 (방법 단계 229). 이 경우에도 또한 이미지의 단부에 도달되었다면, 논리적인 행은 워드 매트릭스에 완전히 포함되었다. 이제, 다음의 남쪽으로의 행이 정렬된다 (방법 단계 230). 이를 위해, 유효한 남쪽의 인근을 갖는 현재의 행에서의 임의의 심볼이 마킹되고, 이 포인터가 추종된다 (방법 단계 231). 유효한 남쪽의 인근을 갖는 심볼이 발견되지 않는다면, 남쪽 방향으로의 중심은 심볼 템플릿에 의해 규정된 증분을 이용하여 가장 높은 신뢰도를 갖는 현재의 행에서의 그 심볼로부터 규정된다. 양자화 에러들에 의해 야기되는 정확히 그 위치에서 또는 직접적인 국소 주변에 (무효의) 중심이 존재한다면, 상기 중심은 유효한 중심으로 세워지며, 그렇지 않으면 중심은 이 위치에 강제된다.

이 위치에 대응하여, 심볼 실례들의 메모리 매트릭스에 위치된 실례는 초기화 또는 업데이트된다. 후속하는 심볼의 규정 후 (방법 단계 231), 워드 매트릭스의 위치 포인터는 이에 따라 증분되고 (방법 단계 232), 워드 및 신뢰값이 워드 매트릭스에 카피되고 (방법 단계 215), 현재의 심볼이 방문된 것으로 마킹된다 (방법 단계 216).

이제, 이 행이 또한 반복된다. 게다가, 이미지에 더 이상 행들이 존재하지 않을 때까지 남쪽의 행들이 반복된다 (방법 단계 230). 다음으로, 아직 반복되지 않은 각각의 더 많은 북쪽의 행은 남쪽의 행들과 동일한 패턴에 따라 정렬된다 (방법 단계 233). 이 방식으로, 논리적인 워드 매트릭스의 제 1 밀집 부분이 탐색되었다. 방법 단계 236 에서, 아직 방문 또는 탐색되지 않은 유효한 심볼들이 추가적으로 존재하는지의 여부를 결정하기 위한 체크가 수행된다. 심볼 코드가 복수의 상호 독립적인 표면 영역들로 스플릿되는 방식으로 존재한다면, 이들은 워드 매트릭스의 추가적인 밀집 부분의 시작을 마킹할 수도 있다. 따라서, 추가적인 서브영역들은 또한 동일한 체계에 기초하여 워드 매트릭스로 진입되며, 워드 매트릭스에서의 논리적인 위치들이 한번 보다 더 많게 어드레스되지 않는다는 확신이 제공된다.

심볼 코드의 모든 서브영역들이 탐색된 경우 (방법 단계 236), 신뢰값들을 갖는 최종 워드 매트릭스가 출력된다 (방법 단계 239). 밀집된 표면 영역들의 반복 동안, 갭들은 유지할 수도 있는데, 이것이 매 심볼이 유효한 인근을 갖지 않는 이유이며, 이것은 인접한 심볼들에 대한 포인터들을 추적하는 것만에 의해 서브영역들을 탐색하는 것은 충분하지 않음을 의미한다. 이러한 갭들은, 심볼 코드에 대한 영역의 손상의 경우에, 또는 매우 높은 레벨의 내부 중심 노이즈의 경우에 발생할 수도 있다. 이들은 발생한 근방 모호성들에 의해 야기되며, 또는 인근들이 존재하지 않는다. 이 경우 코드 영역 외측에 인근들이 존재하지 않으므로, 갭들은 또한 심볼 매트릭스의 경계에서 발생하며, 이것은 가장자리의 심볼들이 유효한 것으로 마킹되는 것을 방지한다.

갭이 발생하는 경우, 인접하는 중심의 위치가 추정된다 (방법 단계 221). 인접한 행이 진입된 후 새로운 행에서 추정될 심볼 위 또는 아래에서 정지하도록, 현재의 심볼의 인근 포인터들을 추적함으로써 추정이 수행된다. 그 위치에서의 심볼 중심의 위치가, 추정의 목적으로, 현재의 심볼 중심의 위치와 함께 사용된다. 협소한 검색 영역을 형성하기 위해, 2개의 알려진 심볼 중심들에 있어서의 이들의 이전의 추정에 대한 변화가 사용된다. 이 정보는 각 심볼 실례에 저장된다.

(무효의) 중심이 이들 국소적인 주변에서 발견된다면 (방법 단계 222), 이것이 유효한 중심으로 발생되고 및 이들의 심볼 실례가 재초기화된다. 그 후, 이 심볼 실례가 활성화된다 (방법 단계 225). 그 위치에서 중심이 발견되지 않는다면, 이러한 중심은 추정된 위치에서 강제된다 (방법 단계 224). 그 위치에서의 심볼 실례는 초기화되고 유효한 것으로 마킹된다. 심볼 인근들은, 주변에서의 알려진 근방들로부터 가능한 한 멀리 유도되고 설정되거나, 또는 그에 대한 반복 단계에서 직접적으로 업데이트된다. 새로운 심볼 실례는 또한 인접한 실례들로부터 참조된다. 상대적으로 큰 갭들을 안정적으로 브리징하기 위해, 위치의 추정치는 근방에서 각 유효한 심볼에 대해 이용가능한 기울기 정보를 이용하여 개선 또는 검증될 수 있다. 따라서, 그 후, 획득된 심볼 실례가 활성화된 심볼로서 업데이트된다 (방법 단계 225).

이 "영역 병합" 방법은, 신뢰도 측면에서, 이전에 설명된 "영역 성장" 과 비교가능하지만, 매우 수많은 아웃라이어들이 존재할 때에 더 짧은 런타임을 갖는다. 런타임 및 신뢰도는 이 경우에 2개의 대조적인 요건들이므로, 이전에 설명된 특징들의 모든 변형예들이 본 방법들에서 조합 및 구현될 수 있다.

본 발명은, 구현된 방법들이 특정 실례에서 사용되는 적응성 있는 의사 결정 및 본 방법이 가능한 한 특정 파라미터들을 선택함으로써 고객맞춤화되는 방법을 수반하도록 의도된다. 이 결정의 목표는 신뢰가능성이 감소되지 않는 조건상에서 런타임을 감소시키는 것이다. 개연성 있는 중심들의 신뢰값들이 결정을 위해 고려된다. 이와 관련하여, 일반적으로 높은 레벨의 신뢰도는 중심 노이즈를 거의 갖지 않는 일 부호이기 때문에, 임계값이 형성될 수 있다. 또한, 예를 들어 모든 신뢰값들에 대한 중앙값을 계산하는 것이 가능하다. 6×6 픽셀들의 측방향 길이들을 갖는 심볼 크기에 있어서 보다, 16×16 픽셀들의 심볼 크기에 있어서 더 적은 중심 노이즈가 또한 예상될 수 있며, 이것은, 도 38 에서와 같은 복잡한 방법 또는 도 24 에서의 선택적 부분을 적용할 필요가 없는 이유이다. 단순한 방법에 대한 추가적인 논의는 이미지 상세의 사이즈와 관련하여 개연성 있는 중심들의 작은 상대적인 수이다. 낮은 예상되는 원근 왜곡은 또한 더 간단한 방법들을 허용할 수도 있다. 이들을 고려하면, 고레벨의 신뢰가능성을 확보하기 위해, 도 24 에 나타낸 방법의 선택적 부분들이 생략될 수 있거나 또는 도 38 로부터의 방법이 적용될 수 있다.

예시적으로, 적용을 위한 상이한 표면 영역을 갖는 심볼 코드들을 갖는 (도 5 에 나타낸 객체들과 유사한) 복수의 객체들이 컨베이어 벨트 상에서 이동중에 있다면, 그 형상에 기초하여 심볼 코드의 각 표현을 식별하는 방법이 존재할 필요가 있다. 신뢰값들을 갖는 워드 매트릭스가 생성되었을 때 (도 31 에 나타낸 방법 단계 170, 도 37 에 나타낸 방법 단계 193, 도 38 에 나타낸 방법 단계 239), 심볼 코드를 판독하는 추가적인 방법의 코스는, 현재 이용가능한 워드 매트릭스가 대응하는 다양한 종류의 객체들에 적용되는 심볼의 실례에 대해 연관이 행해지는 것을 수반한다. 워드 매트릭스는 또한, 상관 이미지에서의 국소적인 최대치로부터 또는 갭들을 브리징할 목적으로 탐색 동안에 설정된 강제된 중심으로부터 도출되는 값을 포함하는, 심볼과 연관되도록 의도되지 않은 데이터 셀들을 가질 수도 있다. 점유된 또는 비점유된 데이터 셀로 인해 직접적으로 심볼의 적용을 위한 표면 영역을 보는 것도 또한 가능하지 않을 수도 있다. 또한, 예측된 워드 매트릭스는, 인코딩 후에 생성된 심볼 매트릭스인 이들의 템플릿에 대한 논리적인 심볼 셀들에서의 고유한 비정의된 변위를 가질 수도 있다.

그러나, 수행될 디코딩은 가능한 한 특정 심볼 매트릭스에 결합되기 때문에, 판독된 워드 매트릭스의 원시 템플릿을 상기 워드 매트릭스와 명시적으로 연관시키는 것이 가능할 필요가 있으며, 이것은 워드 매트릭스의 이용가능한 형상에 대한 보충적인 정보가 성공적인 디코딩을 위한 선행조건임을 의미한다. 각 심볼 코드에서의 그래픽 심볼들은 이들의 출현이 변화되지 않게 유지하고, 심볼 코드의 버전을 식별하기 위한 통합된 특정 시퀀스들의 심볼들이 존재하지 않으므로, 외부 형상 또는 내부 형상과는 상이한 심볼 코드들의 각각에 대해, 또는 상세한 도면에 그리고 도 15 에 예시적으로 나타낸 바와 같이, 그 적용을 위한 표면 영역에 대해, 표면 영역 히스토그램이 생성된다 (도 7 에 나타낸 방법 단계 61). 이와 관련하여, 도 15 에서 ×표시로 표현된 심볼 매트릭스의 기하학적 초점이 우선 결정된다 (도 7 에 나타낸 방법 단계 62). 초점의 위치는 이 경우 심볼 매트릭스에 대한 논리적인 행 및 열 색인들에 나타내며, 열들 및 행들은 그래픽 심볼들의 배열을 설명한다.

중심으로서 획득된 초점에 기초하여, 전체 심볼 코드는, 도 15 에 나타낸 바와 마찬가지로, 동일한 크기의 정사각형 표면 영역 엘리먼트들로 분할된다. 심볼 매트릭스의 표면 영역 엘리먼트들로의 격자화는, 복수의 심볼들이 표면 영역에 할당될 수 있도록 결정된다. 격자화가 정확히 하나로 되면, 각 블록은 단일 심볼만을 포함할 뿐이고 따라서 심볼 매트릭스에 등가일 수도 있다. 그러나, 이 경우, 심볼 코드의 형태를 견고하게 특징짓기 위해 더 거친 (coarser) 격자화가 바람직하다.

표면 영역 엘리먼트가 적어도 하나의 심볼 또는 복수의 심볼들을 포함한다면, 값 1 이 할당된다. 표면 영역 엘리먼트에 포함되는 심볼이 존재하지 않는다면, 값 0 이 할당된다. 최종 히스토그램은 데이터베이스 또는 정적 메모리 (static memory) 에 저장된다 (도 7 에 나타낸 방법 단계 64). 데이터베이스는 객체들 (방법 단계 65) 에 적용된 모든 심볼 코드들에 대한 표면 영역 히스토그램들 및 표면 영역 히스토그램들 각각의 심볼 코드들 사이의 연관을 포함한다.

알려지지 않은 버전의 심볼 코드가 캡처 스테이션에서 탐색된 경우 (방법 단계 66), 그 버전은 워드 매트릭스 디코딩되기 전에, 적용을 위한 그 표면 영역을 이용하여 결정되도록 의도된다. 방법 단계 67 에서, 초점을 계산하기 위해 심볼 실례들 (방법 단계 66) 의 매트릭스가 반복된다 (방법 단계 68). 이 경우, 이전에 중심이 강제되었던 심볼들만이 고려된다. 계산을 더 개선하기 위해, 중심이 정확히 추정되지 않았던 또는 탐색 동안 양자화 에러들만을 이용하여 추정되었던 심볼들을 제거하는 것도 또한 가능하다. 이와 달리, 심볼 템플릿의 치수들의 유닛들에 의한 캡처된 이미지 영역의 양자화는, 이미지 상세가 원근 왜곡의 상당한 레벨들을 갖지 않는다면, 이미지에서 예상된 심볼 중심들의 수에 대한 상한을 정의하는 데 사용될 수 있다.

그 후, 신뢰도에 기초하여 오름 차순으로 정렬된 심볼 중심들의 리스트로부터, 정확히, 제 1 심볼 중심들의 이 수가 고려된다. 이제, 방법 단계 63 에서와 동일한 방식으로, 표면 영역 히스토그램이 방법 단계 69 에서 생성된다. 이전에 확인된 초점은 히스토그램의 중심이고, 히스토그램 그 자체는 해상도의 측면에서 거칠기 때문에, 캡처된 이미지에서의 심볼 매트릭스가 그 원형과 관련하여 대체되고, 전체적으로 제거되지 않았지만 특정 심볼들의 선택을 통해 심하게 감소되는 중심 노이즈의 결과로서 단지 계산된 초점이 정확히 계산되지 않은 사실을 보상하는 것이 가능하다.

심볼 코드의 경계들에서의 개별 심볼들이 고려된다면, 이것은 가능한 한 히스토그램에서 붕괴된 값들에 대해 추가적인 기여를 행할 것이다. 방법 단계 70 에서, 이제, 현재 이용가능한 것에 가장 근접해 있거나 대부분 대응하는 표면 영역 히스토그램이, 생성된 데이터베이스에서 찾아진다. 모든 이용가능한 심볼 코드들은 이들의 표면 영역 히스토그램을 데이터베이스에 저장하므로 (방법 단계 60 내지 65), 현재 찾아진 하나는 데이터베이스에 포함되어야 한다. 히스토그램 비교에 있어서, 2개의 각 히스토그램들은 이들의 초점이 서로의 위에 배치되게 하고, 일 히스토그램 또는 이전에 확인된 현재의 히스토그램 (방법 단계 69) 에서의 모든 값 포함의 데이터 셀들 사이의 차이가 계산되고 그 절대값들이 합산된다. 가장 낮은 에러 합계를 갖는 데이터베이스로부터의 그 히스토그램은 다음으로서 선택된다 (방법 단계 70).

또한, 연관된 심볼 코드를 설명하고 심볼 코드를 디코딩할 필요 또는 디코딩하기에 유용한 추가적인 정보가 데이터베이스로부터 취해질 수 있다 (방법 단계 71). 이 보충적인 정보는 디코딩 방법을 파라미터화한 후 (방법 단계 72) 디코딩을 시도하는 데 (방법 단계 73) 사용된다. 히스토그램 연관 (70) 이 부정확했기 때문에 이 시도가 실패한다면 (74), 추가적인 가장 근접한 히스토그램이 데이터베이스로부터 판독될 수 있다. 이것은 적용을 위한 이들의 표면 영역의 측면에서 서로에 너무 유사할 때 그 경우일 수도 있다.

본 발명에 따른 그 디코딩 방법의 종단에서, 이미지 처리는 인식 품질 및 인식 확실성을 결정하기 위한 신뢰값을 추가적으로 포함하는 워드 매트릭스를 출력한다. 신뢰값들은 통계상으로 각 워드에 대해 독립적으로 단일의 필터에 의해 생성되었다. 이 워드 매트릭스를 디코딩하기 위한 추가적인 방법은 효율적인 에러 정정을 허용하기 위해 신뢰값들을 사용할 수 있다.

가능한 일 방법이 도 40 에서 제안된다. 우선, 2진 데이터 스트림으로부터 인코딩하는 것에 의해 워드 매트릭스가 생성된다 (방법 단계 90). 예시적으로, 생성될 워드 매트릭스는 2진 데이터 스트림에 대한 고정된 워드 길이를 각각 인코딩하는 국소적으로 독립적인 워드 블록들로 분할된다 (방법 단계 91). 에러 정정의 목적으로, 이러한 워드 블록들의 추가적인 카피들은 최종 워드 매트릭스 (방법 단계 94) 로 삽입될 수 있다 (방법 단계 93).

디코딩의 목적으로, 신뢰값들을 갖는 이렇게 인코딩된 워드 매트릭스가 이미지 처리 시스템에 의해 획득된다 (방법 단계 95). 디코딩을 위한 알고리즘은 워드 매트릭스 내에서 독립적인 코드 블록들을 식별한다. 그러나, 디코딩을 위해 도입된 리던던시에 기초하여, 이들 코드 블록들 모두가 필요한 것은 아니다. 중복되는 코드 블록들은 확립된 신뢰도에 기초하여 내림 차순으로 정렬되어 (방법 단계 96), 코드 블록들이 디코딩될 때 (방법 단계 97) 처음에는 높은 인식 확실성을 갖는 것만이 고려된다. 이들의 인식 품질은, 이들이 이미지 처리에 의해 추출되고 에러 없는 워드 매트릭스에 존재할 상대적으로 큰 확률을 갖는 것을 의미하므로, 따라서 단지 유효한 코드 블록들이 디코딩을 위해 사용되며, 이것은 에러성 코드 블록을 디코딩할 때 불필요한 시도들이 행해지므로, 그 런타임을 감소시킨다. 그러므로, 인코딩된 2진 데이터 스트림의 재구성 (방법 단계 99) 이 효율적으로 일어난다.

본 발명에 따른 심볼 코드 및 심볼 코드를 판독하기 위한 연관된 방법에 대해 매우 상세히 나타낸 전술한 예는, 심볼 코드 및 디코딩 방법 양방 모두에서 본질적인 이점들을 드러내며, 이것은 정보를 핸들링하고 정보로 하여금 통상의 생산 라인들의 도메인 내에서도 DPM (direct part marking method) 에서의 컴포넌트들에 적용될 수 있게 하기에 매우 견고하다. 특정 적용 예에서도 또한, 이들 다른 특징들로부터 분리될 때에도 이들이 심볼 코드의 해독가능성 및 견고성에 본질적으로 기여하므로 이들이 설명된 맥락 내에서 다른 특징들로부터 분리되는 방식으로 포함하는, 본 발명에 따른 심볼 코드와 관련하여 각각 별개로 사용될 수 있는 다수의 유리한 특징들 및 기능들이 설명된다.

몇몇 더 구체적인 적용 예들은 이하에서 설명된다.

본 발명에 따른 심볼 코드는, 병진적 변형을 갖는 또는 갖지 않는, 스케일링 변화를 갖는 및 갖지 않는 만곡된 반사성 표면에 적용될 수 있다. 도 5 에서, 금속 표면을 갖는 원통형 객체들에는 심볼 코드가 제공된다. 이들은 컨베이어 벨트 상에 위치되며, A, B, C 의 순서로 스테이션에 의해 캡처된다. 위치 A 에서 점선의 직사각형에 의해, 인식 스테이션에 의해 캡처된 이미지 상세가 마킹된다. 외부적으로 유사한 객체들은 구별의 목적으로 심볼 코드에 의해 마킹된다.

스테이션은 생성 분리 필터를 제어한다. 심볼 코드 그 자체는, 표면의 원통 형상의 결과로서 캡처된 이미지에 원근 왜곡을 포함한다. 컨베이어 벨트로 인해, 회전 및 스케일링 파라미터들에 있어서 변화가 일어나지 않으며, 이것은 이들 파라미터들이 고정될 수 있음을 의미한다. 그러나 가능한 한, 위치 B 및 위치 C 에서와 같이, 심볼 매트릭스의 일부분만이 가시적이다. 그래픽 심볼 코드는 위치 인식 및 왜곡 제거에 대한 특정 앵커 심볼들에 독립적이므로, 심볼 코드는 성공적으로 추출될 수 있다. 인코딩 및 디코딩 알고리즘에 의해 제공되는 중복되는 에러 정정으로 인해, 2진 데이터 레코드는 또한 복구될 수도 있다.

도 6 은 추가적인 적용 예를 나타낸다. 그 경우, 복수의 심볼 코드들은, 회전성 및 병진적 변형 및 상이한 스케일링을 갖는, 무광택 또는 반사성이면서 만곡된 표면에 적용되었다. 도 6 의 상부는 이미지 캡처를 위한 비디오 카메라의 관점으로부터의 객체를 나타낸다. 도 6 의 하부는 동일한 객체의 측면도를 나타낸다. 평면도로 배향된 비디오 카메라를 갖는 스테이션은 품질 제어를 위해 사용된다. 체크 스테이션에 대한 국소적인 제약들 및 체크될 조립된 컴포넌트는 단일 스냅샷으로 평가된다는 요건으로 인해, 심볼 코드로 마킹하기 위해 나사 이음의 헤드가 선택되었다. 나사 이음들의 측면 영역들에 대한 부착은, 전방에 있는 부분들에 의해 원근적으로 감추어진 이들 객체들 중 일부를 초래할 수도 있으며, 이것은 카메라가 측방향으로 배향될 때에 동시에 매 심볼 코드 모두가 캡처될 수는 없음을 의미한다.

나사 이음들의 헤드에 심볼 코드를 적용하는 것은, 작은 표면 영역 상에 원하는 정보를 수용할 수 있기 위해 간결한 심볼 코드를 요구한다. 나사 이음들의 몇몇은 헤드에 곡면을 가지며, 이것은 심볼 코드에 원근 왜곡들을 야기한다. 모든 헤드들은 금속제이고, 일부는 빛나며, 다른 일부는 무광택이다. 게다가, 헤드는 상이한 재료 두께들을 가지며, 이것은 레이저를 이용하여 버닝할 때 최적의 가능한 콘트라스트를 달성하는 것이 가능하지 않음을 의미한다. 나사 이음들은 상이한 높이들을 가지며, 이것은 캡처된 이미지에서의 심볼 코드들이 상이한 스케일을 가짐을 의미한다. 나사 조임으로 인해, 이미지에서의 각각의 심볼 코드는 상이한 회전 파라미터들을 갖는다.

이 경우, 헤드로부터의 심볼 코드들의 각각은 서로에 독립적으로 디코딩되며, 그 종단에는 심볼 코드들 중 하나만을 포함하는 각각의 이미지 상세가 정의된다. 본 발명 및 상기 심볼 코드에 대한 추출 방법에 대해 설명된 심볼 코드의 특성들, 특히 정규화된 이용된 상관은, 심볼 코드들의 각각으로 하여금 신뢰성 있게 디코딩될 수 있게 한다.

본 발명은 그래픽 심볼 코드 및 이미지 처리 프로세스에서 심볼 코드를 추출하기 위한 방법들을 설명한다. 2진 인코딩 그 자체에 대한 2개의 그래픽 심볼들은 상보적인 밝기 또는 밝기 분포를 가지며, 각각은 단일의 워드, 즉 2진 값을 코딩한다. 이들 내부 윤곽은, 레이저를 이용하여 버닝함으로써 DPM 방법에서, 심볼들이 안정적으로 판독될 뿐만 아니라 컴포넌트 상의 통상 금속제 또는 플라스틱 유형의 객체 표면에 적용될 수도 있도록 최적화된다. 이 경우, 버닝 프로세스의 특정 특성들은, 관용 버닝 에러들을 고려해 볼 때조차도 인식 및 구별을 허용하는 심볼에 대한 견고한 그래픽 형상을 달성하기 위해 분석되었다. 또한, 이 형상의 경우, 스타일러스를 제거하지 않고 한 번의 움직임으로 벡터-지향 형식으로 각 심볼들이 드로잉될 수 있으므로, 적용 시간들은 최소화된다.

그레이스케일-값-정규화-정정에 있어서, 본 발명의 추가적인 양태는, 표면 재료의 이질적인 조명, 국소적인 오염, 국소적 반사 및/또는 재료 두께에 있어서의 제한들에 의해 야기될 수도 있는 바와 같이, 콘트라스트 환경에서의 국소적인 변화들을 고려하는 추출 방법의 선택을 수반한다.

상대적인 로컬 최대치들을 그래픽 심볼의 증거로서 캡처하기 위해, 본 발명의 추가적인 양태는 팽창 필터의 신뢰값들의 그래픽 값 이미지로의 적용을 수반하므로, 고정된 임계값들은 설정될 필요가 없으며, 최대치의 확립은 상관 이미지에서 국소적인 그레이스케일에 적응성 있게 매칭된다.

본 발명에 따르면, 제안된 심볼 코드는, 동기화나 위치 인식을 위한 그리고 원근 왜곡 제거를 위한 특정 심볼들을 갖지 않은 심볼 코드이며, 그 결과, 심볼 코드는 고밀도를 가지며 이러한 심볼들이 추출될 수 없을 때에 불량 위치의 단일 점이 존재하지 않는다.

형태학적 오퍼레이터들에 비해 더 복잡한 상관의 런타임 거동에 있어서의 결함들은, 바람직하게는, 양 유형들의 그래픽 심볼들을 위치확인하기 위해, 단일의 필터링 동작만을 요구하는 그래픽 심볼들의 상보적인 밝기 덕분에 본 발명에 따라 최소화된다. 이미지 조건화를 위한 사전 처리 단계들은 완전히 생략되며, 이것은 실행 시간을 추가적으로 감소시킨다.

각각의 추출된 그래픽 심볼에 대한 독립적인 신뢰값들의 도입에 있어서, 이 심볼 코드는, 에러 정정을 위한 중복 정보를 효율적으로 이용할 목적으로 본 발명에 따른 디코딩 알고리즘에 의해 사용될 수 있는 특성을 갖는다. 양호한 품질을 고려해 볼 때 신속하지만 그렇게 견고하지는 않은 알고리즘이 그래픽 심볼들을 탐색하고 이 그래픽 심볼들을 워드 매트릭스로 변환하기 위해 적용될 수 있거나, 아니면, 열악한 품질에 기초하여, 견고하지만 시간 소모적 알고리즘이 적용되는 것에 관하여, 신뢰값들은 본 발명에 따라 적응성 있는 결정이 행해질 수 있게 한다.

심볼 코드의 적용을 위한 표면 영역 및 그 내부적 코딩은 자유롭게 선택될 수 있다. 추출된 심볼들이 심볼 코드의 소정의 가능한 형상들 중 하나와 연관된 후에 디코딩이 일어난다.

Claims (15)

1. 2진 데이터를 표현하기 위한 2차원 심볼 코드로서,
   상기 심볼 코드는 나란히 배열된 복수의 그래픽 심볼들로 구성되고,
   상기 심볼 코드는, 상기 심볼 코드들의 영역 밝기 분포에 있어서 상이하고 2진 데이터 워드로부터의 값을 각각 코딩하는 동일한 표면 영역을 갖는 정확히 2개의 상이한 심볼들로 형성되고,
   상기 심볼들은 상보적인 밝기 분포를 갖는 것을 특징으로 하는 2차원 심볼 코드.
2. 제 1 항에 있어서,
   각각의 심볼은 정확히 2개의 영역들을 포함하고,
   상기 2개의 영역들은 상이한 연관된 밝기 값을 각각 갖는 것을 특징으로 하는 2차원 심볼 코드.
3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
   상기 심볼 코드는, 컬러에 있어서 상이한 상보적인 밝기 분포를 갖는 복수의 심볼 쌍들을 갖는 것을 특징으로 하는 2차원 심볼 코드.
4. 나란히 배열된 복수의 그래픽 심볼들로 구성되는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법으로서,
   상기 심볼 코드는, 영역 밝기 분포에 있어서 상이하고 2진 데이터 워드로부터의 값을 각각 코딩하는 동일 표면 영역을 갖는 정확히 2개의 상이한 심볼들로 형성되며,
   상기 2개의 심볼들은 상보적인 밝기 분포를 가지며,
   상기 시스템 코드에는, 상기 2개의 상보적인 심볼들 중 하나의 밝기 분포에 매칭하는 필터가 적용되며,
   매칭의 경우에는 일방의 심볼이 인식되고, 비매칭의 경우에는 타방의 심볼이 인식되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 사용된 필터는, 상관 필터의 밝기 분포로부터 현재의 밝기 분포의 거리를 나타내는 구간 함수의 결과를 확인하는 상기 상관 필터인 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 상관 필터의 적용 후에 상관 결과가 신뢰값으로서 확인되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 시스템 코드가 상기 상관 필터에 의해 스캔될 때, 신뢰값은 각각의 스캔 위치에 대해 확인되고, 상기 시스템 코드에서 상기 심볼들을 인식하는 데 사용되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
8. 제 7 항에 있어서,
   상기 신뢰값들은, 상기 심볼 코드에서의 상기 심볼들 중 가장 개연성 있는 중심들 (most probable centers) 을 확인하는 데 사용되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   개연성 있는 중심 (probable center) 으로부터 상기 심볼들의 다른 중심들이 탐색되고 상기 다른 중심들의 심볼들이 판독되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
10. 제 4 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 심볼들의 컬러가 평가되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 심볼들의 컬러 분포에 대해 신뢰값이 확인되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
12. 제 4 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 시스템 코드의 영역에서의 상기 신뢰값들의 상기 시간 프로파일이 평가되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
13. 제 4 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 필터 및 상이 심볼 코드는 매핑 방법에 의해 서로에 대해 매핑되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 방법.
14. 자동화 생산 라인에서의 제품의 컴포넌트들에 적용되고, 상기 컴포넌트들을 표시하기 위한 및/또는 생산 흐름을 제어하기 위한 정보를 가지는 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 기재된 2차원 시스템 코드의 사용으로서,
    상기 시스템 코드가, 상기 생산 라인 상에 위치된 판독기들에 의해 캡처되고, 상위 제어 시스템에 의해 평가되는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드의 사용.
15. 2차원 시스템 코드를 판독하는 장치로서,
    광학 레코딩 디바이스, 및 상기 광학 레코딩 디바이스에 의해 전달된 광학 신호들을 처리하고 상기 2차원 심볼 코드를 디코딩하도록 셋업되는 프로세서를 갖는 평가 디바이스를 가지며,
    상기 평가 유닛에서의 상기 프로세서는, 제 4 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 기재된 방법으로 하여금 상기 프로세서 내에서 구현되게 하는 것을 특징으로 하는 2차원 시스템 코드를 판독하는 장치.

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