二维码检测标准
可变二维码印刷质量检测与控制(优质范文)
可变二维码印刷质量检测与控制本文介绍了可变二维码的定义、特点、种类、应用领域和印刷方式，结合国际和国家标准确定可变二维码质量评价的标准、指标及评价方法。
通过整理常见的二维码印刷缺陷形式，分析影响可变二维码印刷质量的因素，进而探讨可变二维码印刷质量控制方法，从而实现二维码印刷的规范化生产，提高印刷质量。
一、可变二维码（一）可变二维码的定义二维码是用某种特定的图形按一定规律在平面分布的黑白相间的图形记录数据符号信息，通过图像处理设备或光电扫描设备自动识读、处理。
可变二维码是指每个二维码所生成的数据都是唯一的，可变二维码可以为每个不同的产品赋予不同的二维码，即“一物一码”，具有信息容量大、可靠性高、识别效率高、纠错能力强等技术和应用优势。
（二）可变二维码的种类受制于一维码信息容量的限制，二维码应运而生。
目前，全球现有的二维码多达200 多种以上，主流的二维码主要有Code49、DataMatrix、PDF417、QR、汉信码等。
其中最早的Code49、QR 码是***研制的，又称快速响应码。
我国在2005年研发推出汉信码。
二维码虽然不是一个新技术，但在2010 年后智能手机等硬件支持广泛应用后开始迅速升温。
汉信码作为我国具有完全自主知识产权的二维码，汉字表达能力最高，信息容量大，抗污损和畸变能力强，但限于使用专用设备等，目前仍没有得到广泛应用。
QR 码具有存储内容类型丰富，支持汉字；存储效率高，比其他二维码多存储20% 以上的信息；占用空间小；抗污损和纠错能力强，读取速度快；支持手机、PAD 进行识读等优势，因此在全球范围内得到广泛应用。
（三）QR 码的应用领域随着智能手机的普及以及手机像素的提高，使得人们可以通过手机内置二维码识读软件迅速识读二维码信息，这也是目前QR 码应用非常广泛的重要原因。
扫码支付：伴随着支付宝、微信支付方式的出现，扫码支付以方便、快捷的优势成为现在年轻人的支付首选。
商家把账号、商品价格等信息做成一个二维码，消费者通过扫描二维码转账完成支付，也可以通过商家使用针对二维码的POS 机直接扫描用户已经绑定银行卡的二维码，从而达到完成支付的功能，广泛应用在商场、超市、公共系统等，实现快速收银、检票等功能。
二维码标准与检测质量的研究的研究报告
二维码标准与检测质量的研究的研究报告1. 研究背景二维码作为现代信息技术领域中的一种常用编码方式，被广泛应用于市场营销、支付结算、物流跟踪等领域。
然而，由于二维码技术的特殊性质，如数据密集度高、容错能力强等，其质量的检测与评价具有一定难度。
如何制定科学规范的二维码标准与检测质量方法，成为了本领域的研究热点。
本文旨在探究二维码标准与检测质量的研究现状，并提出一种基于机器视觉技术的二维码检测方法。
2. 研究内容2.1 二维码标准的研究本文对国际标准、国家标准及行业标准三个层面进行了调研与分析。
其中，国际标准包括ISO/IEC 18004、QR Code、DataMatrix等；国家标准主要是我国的《二维码通用技术规范》（GB/T 22015-2008）；行业标准则是各行业针对自身业务需求，自主制定的标准。
通过对各类标准的比较与分析，得出了以下结论：（1）ISO/IEC 18004标准具有广泛的适用性，包括数据格式、编码错误修正、版本控制、尺寸等方面的规定较为完备。
但其实现复杂度较高，不适用于一些小规模企业。
（2）QR Code标准具有易于实现、占用空间小的特点，适用于在手机等智能终端上的应用。
但其数据密度有限，不适用于存储大量信息的场合。
（3）DataMatrix标准具有较高的数据密度、适用于小尺寸二维码的特点。
但需要选择适当的解码算法和镜头，才能保证其识别率。
2.2 二维码检测质量的研究本文采用了基于机器视觉技术的二维码检测方法，包括图像预处理、二值化、轮廓检测、特征提取、二维码解码等步骤。
具体实现步骤如下：（1）图像预处理。
对输入图像进行灰度化、均值滤波、边缘增强等处理操作，使得图像更易于二值化及轮廓检测。
（2）二值化。
采用自适应阈值二值化方法，将图像转换为黑白二值图像。
（3）轮廓检测。
利用Canny算法和Hough变换，检测出二维码区域的轮廓。
（4）特征提取。
通过对二维码区域内的黑白像素统计，计算出二维码的纠错等级、版本和数据量等特征信息。
二维码识别算法原理
二维码识别算法原理
二维码识别算法原理主要是基于图像处理和模式识别的方法，以下是其基本步骤：
1. 图像预处理：首先对二维码图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化等操作，以提高后续处理的效果。
2. 边缘检测：利用边缘检测算法（例如Sobel、Canny等）来
检测二维码图像中的边缘，找出二维码的外围轮廓。
3. 轮廓提取：根据边缘检测得到的轮廓，使用轮廓提取算法（例如连通区域分析）提取出二维码的轮廓。
4. 定位标记点识别：在提取的轮廓中，通过特定的算法找出定位标记点，用于确定二维码的位置和方向。
5. 格网检测：根据定位标记点的位置和方向，利用透视变换等方法将二维码图像转换为标准的格网形式。
6. 特征提取：在格网中，提取出每个格子（模块）的特征，包括颜色、亮度等信息。
7. 二维码解码：根据特定的二维码解码算法，对提取到的特征进行解码，得到包含在二维码中的数据信息。
8. 纠错处理：根据二维码中的纠错码，在解码后进行纠错处理，以提高二维码的识别和恢复能力。
通过以上步骤，能够实现对二维码图像的识别和解码，从而获取其中的数据信息。
电子产品出货检验规范
建立电子产品成品检验验收标准，以加强对成品的质量控制和保证，进而保证产品的质量。
二、适用范围：本检验标准适用于公司质量部对电子产品产品成品验收标准。
三、职责a主导本标准的编制、修订、审核、批准、发布b参与样品的签核、发放c检验、不良判定及最终裁决四、检验工具及环境：4.1、检验工具：电子产品键盘、电子产品打印机、二维码扫描枪、菲林卡、色卡、手机4.2、检验环境：1）温度：22±10℃2）湿度：10~90％RH3）外观检查环境照度：500~700 Lux4）检验距离：400±50mm5）检查时间：目视检验3~5 秒单一面6）检查角度外观检查需垂直及正面45 度检测五、接收标准：5.1、接收标准：根据对送检的产品按照一般检验水平II级进行随机抽样，可接受质量水平值如下：5.2、产品质量以不合格数表示，任何样本在检验中有任何一项不合格，则该样本单位判定不合格。
初次抽样检查不合格的批次产品返工完成后需重新送检，检验范围覆盖外观与功能等全部内容。
6.1缺陷等级定义:6.1.1致命缺陷（CR）：产品的致命缺陷指的是产品的安规检验项目不合格，以及产品内部的电气安全和机械安全不足可能危及操作、维修人员的安全等，用CR表示；6.1.2主要缺陷（MA）:影响产品使用和性能的缺陷，产品装配产生的缺陷，严重影响产品外观的缺陷,用MA表示；6.1.3次要缺陷（MI）:轻微影响产品外观的缺陷,用MI表示。
注：下表中各项检测项目的缺陷等级均按其程度在所对应行后面的方框中打“√”来标识其类别。
七、外观检验标准：八、性能检验标准：九、成品出货确认：成品出货按照客户下发的出货信息，质量在出货时进行核对，重点核对ID号是否是此批次客户的序列号以及是否有序列号发错等现象；十、检验记录：检验员将每日检验情况记录于《电子产品成品抽检》Excel档里;十一、相关文件：《壳体检验文件外观检验标准》。
QR二维码的原理与识别方法
QR二维码的原理与识别方法QR码呈正方形，只有黑白两色。
在3个角落，印有较小，像「回」字的的正方图案。
这三个是帮助解码软件定位的图案，使用者不需要对准，无论以任何角度拍摄，内容仍可正确被读取。
日本QR码的标准JIS X 0510在1999年1月发布，而其对应的ISO国际标准ISO/IEC18004，在2000年6月获得批准。
根据Denso Wave公司的资料，QR码是属于开放式的标准，QR码虽然由Denso Wave公司持有的专利，但不会被执行。
一、什么是二维码：二维码（2-dimensional bar code），是用某种特定的几何图形按一定规律在平面（二维方向上）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。
在许多种类的二维条码中，常用的码制有：Data Matrix, Maxi Code, Aztec, QR Code, Vericode, PDF417, Ultracode, Code 49, Code 16K等。
1.堆叠式/行排式二维条码，如，Code 16K、Code 49、PDF417（如下图）等2.矩阵式二维码，最流行莫过于QR CODE 二维码的名称是相对与一维码来说的，比如以前的条形码就是一个“一维码”，它的优点有：二维码存储的数据量更大；可以包含数字、字符，及中文文本等混合内容；有一定的容错性（在部分损坏以后可以正常读取）；空间利用率高等。
二、QR CODE 介绍QR(Q uick-R esponse) code是被广泛使用的一种二维码，解码速度快。
它可以存储多用类型1. 位置探测图形、位置探测图形分隔符：用于对二维码的定位，对每个QR码来说，位置都是固定存在的，只是大小规格会有所差异；这些黑白间隔的矩形块很容易进行图像处理的检测。
2. 校正图形：根据尺寸的不同，矫正图形的个数也不同。
矫正图形主要用于QR 码形状的矫正，尤其是当QR码印刷在不平坦的面上，或者拍照时候发生畸变等。
qrcode 编码解码标准
qrcode 编码解码标准QR码（Quick Response Code）是一种二维码，它可以存储大量的数据，包括文本信息、网址、联系方式等。
QR码编码解码标准是指QR码的规范和标准化，以确保不同设备和系统之间能够正确地读取和解码QR码。
在QR码的编码标准中，最常用的是ISO/IEC 18004:2006标准，它规定了QR码的结构、编码方式、纠错能力等。
QR码采用了独特的黑白模式来表示数据，其中黑色代表“1”，白色代表“0”，通过不同的排列方式来表示不同的信息。
编码标准还规定了QR码的尺寸和版本，不同版本的QR码可以存储不同大小的数据，从21x21到177x177不等。
在QR码的解码标准中，主要是指解码算法和纠错能力。
解码算法是指如何从QR码图像中提取数据并进行解码，通常包括图像处理、定位标记检测、数据解析等步骤。
纠错能力是指QR码的容错能力，即使在一定程度的损坏或污损下，仍然能够正确地解码出数据。
这种纠错能力是通过在QR码中添加一定的冗余信息来实现的，不同级别的QR码具有不同的纠错能力。
除了ISO/IEC标准外，还有一些其他的QR码编码解码标准，如JIS X 0510、GS1等。
这些标准在细节上可能有所不同，但都遵循着类似的原理和规范，以确保QR码在不同设备和系统之间的兼容性和可读性。
QR码编码解码标准的制定和遵循，对于保证QR码的稳定性和可靠性至关重要。
只有在统一的标准下，不同厂商和开发者才能够更好地设计和实现QR码的生成和解码功能，从而更好地满足用户的需求。
同时，标准化还可以促进QR码在不同领域的应用，如支付、物流、广告等，为用户带来更便捷、更高效的体验。
总的来说，QR码编码解码标准是QR码技术发展中至关重要的一环，它为QR码的稳定性、可靠性和应用提供了基础保障。
随着移动支付、智能物联网等领域的快速发展，QR码作为一种重要的信息载体，其标准化和规范化将会变得越发重要，希望未来能够有更多的行业和组织参与到QR码标准的制定和推广中，共同推动QR码技术的进步和发展。
二维码等级判定标准
二维码等级判定标准二维码作为一种快速传递信息的工具，在现代社会得到了广泛的应用。
为了规范二维码的使用和提高其识别率，各行各业对二维码的等级进行了标准化的判定。
本文将介绍二维码等级判定的标准，以便读者更好地了解二维码等级的含义和判定方法。
一、二维码等级的定义。
二维码等级是指二维码的质量和识别能力的等级划分。
通常来说，二维码的等级越高，其质量和识别能力也就越高。
二维码的等级划分主要包括一级、二级、三级和四级，其中一级为最低等级，四级为最高等级。
二、二维码等级的判定标准。
1. 一级二维码，一级二维码通常是指质量较差、识别能力较低的二维码。
其特点是图案模糊、颜色单一、纠错能力弱，无法在一定程度上修复损坏的图案。
一级二维码适用于一些对图案质量要求不高、识别要求不严格的场合。
2. 二级二维码，二级二维码是指一定质量要求的二维码，其图案清晰、颜色丰富、纠错能力一般。
二级二维码能够在一定程度上修复损坏的图案，具有较高的识别能力。
二级二维码适用于大多数日常应用场合。
3. 三级二维码，三级二维码是指质量较高、识别能力较强的二维码。
其图案清晰、颜色丰富、纠错能力强，能够在较大程度上修复损坏的图案。
三级二维码适用于对图案质量和识别要求较高的场合，如金融、医疗等领域。
4. 四级二维码，四级二维码是指质量最高、识别能力最强的二维码。
其图案清晰、颜色丰富、纠错能力极强，能够在较大程度上修复损坏的图案。
四级二维码适用于对图案质量和识别要求非常高的场合，如国家重要文件、高端产品溯源等领域。
三、二维码等级的影响因素。
二维码的等级受到多种因素的影响，主要包括图案质量、颜色对比度、纠错能力等。
图案质量是指二维码图案的清晰度和完整度，颜色对比度是指二维码图案的颜色鲜明度和对比度，纠错能力是指二维码在一定程度上修复损坏图案的能力。
四、二维码等级的判定方法。
二维码等级的判定方法主要包括质量检测、识别测试和纠错能力测试。
质量检测是通过对二维码图案的清晰度和完整度进行检测，识别测试是通过对二维码的识别能力进行测试，纠错能力测试是通过对二维码在一定程度上修复损坏图案的能力进行测试。
二维码的识别与校验技术研究
二维码的识别与校验技术研究随着移动互联网的普及，二维码作为一种快速识别和跟踪产品的工具，被广泛使用。
在购物、支付、门禁、地铁等领域都有着不可替代的重要作用。
然而，由于二维码具有易造假、易被篡改、易受攻击等特点，如何对二维码进行识别和校验，成为研究者探索的重要领域。
一、二维码的种类二维码最早出现于 1994 年，目前已经有数十种不同的二维码标准，其中最为常见的是 QR 码、Data Matrix 码、PDF417 码和Aztec 码。
QR 码和 Data Matrix 码使用最为广泛，它们具有密集的编码能力，支持硬件和软件解码，是商业应用的首选。
二、二维码的识别技术二维码的识别可以分为扫描识别和图像识别两种方式。
扫描识别是通过摄像头对二维码进行扫描，获取二维码图像，并将图像传给二维码识别算法进行解码和识别。
二维码扫描识别的难点在于对扫描环境的要求，需要保证光线充足、二维码清晰等。
图像识别是通过对图像进行分析和处理，从中找出二维码的位置，然后对其进行解码和识别。
图像识别技术可以针对不同的应用场景，对图像的清晰度、格式、大小等要求不同。
比如，在车辆识别领域，需要从视频流中识别车牌并检测车牌是否违法，此时要求图像处理速度快且精度高。
三、二维码的校验技术二维码作为一种数字标识，容易受到攻击。
攻击者可以通过篡改二维码内容，制造假二维码等方式欺骗系统。
因此，对二维码内容的校验和安全性进行保护至关重要。
校验方法有很多种，常用的有 CRC 校验、校验和校验、Hash 校验等。
其中，最常用的是 CRC 校验。
CRC 校验通过比对接收方收到信息的校验和和发送方发送信息的校验和是否一致，判断信息是否被篡改。
四、二维码的应用二维码在商业领域的应用越来越广泛。
除了在购物、支付、门禁、地铁等领域中使用外，还可以在电子票务、会员卡、防伪溯源等领域中使用。
在医疗领域，二维码也有着广泛的应用。
通过二维码，医生和患者可以方便地获取医学资料，医疗设备可以实现自动化操作，医疗行业的管理也更为便捷。
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二维码检测标准2D识读技术以及产品介绍——2D检测技术以及产品介绍 1、符号质量检验概览DPM方法的范围意味着标识的外观在不同的情况下可能有很大的差异。
除了所选的标识方法，原件有不同的颜色或形状并可以用不同的材料来制成，表面类型有光滑的、有沟痕的、有条纹的、有条痕的或粗糙的颗粒状。
任何验证方法必须在所有的情况下提供可靠和一致的结果。
迄今为止，DPM应用的行业标准和最终用户对于判定标识质量没有太多的选择。
ISO/IEC16022国际规范规定了如何印刷(或标识)数据矩阵码(代码结构、符号格式、解码算法等)。
虽然16022标准原本包含了一些质量度量，该作者从未计划用它来进行验证。
这项任务留给了5年后的ISO/IEC 15415。
因为15415的设想目标是高对比度的白色标签上的黑色标识，它只定义了一种照明方法。
验证许多DPM标识并同时遵循改限制，就好像是让一位摄影师进入一个暗室，并尝试不用闪光灯拍照。
如果照明不合适使检测仪抓取一个好图像，用于评估标识质量的任何度量都没有意义。
如果从垃圾就入手，你最终得到的仍是垃圾。
15415标准要求在使用前用一张显示有已知的白度值的白色卡片对验证器进行校准(如NIST认证的校准卡)。
校准涉及调整成像系统设置(例如，相机曝光或增益)，从而使校准卡上的白度值与已知值对应。
一旦校验后，这些设置(包括照明特性)从不变化，不管是何种标识方法、材料或表面特性。
另外，该类要求可以产生纸质标签可接受的图像。
但是，根据标识的方法以及该元件的反射性，由DPM元件固定设置所产生的图像，在大多数情况下会曝光不足或曝光过度。
代码的验证包括分析该代码的直方图。
一个8-bit相机所抓取每个图像的像素，可以为256个灰度值得任何一个。
直方图形象地描述了每个可能的灰度值下，图像中的像素数所呈现出的值分布的情况。
一个标识清楚的代码直方图应显示两个明显并清楚分离的峰值。
没有明显的峰值，区分1和0，并将存储在代码中的信息进行解码变得尤为困难，就像在雨中开车时辨认道路标志。
(见图2和图4) 当应用15415标准单一的照明配置以及强制性固定的相机设置时，DPM标识(如一片金属上的一个蚀刻代码)出现的一个常见问题是图像更像是黑底灰字，而不是白底黑字。
产生的直方图峰值要不免显得多。
一个标准的评估标准是符号的对比度—最低(“黑色”)和最高(“白色”)的直方图值之间的跨度。
使用DPM标识上的固定设置使“白色”在衡量尺度上大打折扣，产生较低的对比度和不合格分。
我们需要一个标准的自动曝光程序来如下描述优化该元件反射的光。
即使是优化的图像，当分析15415中的直方图时，会出现另一个问题。
因为它们是由独立过程创建的，实际DPM代码的直方图一般不显示前景和背景相同尺寸或对称的分布。
那么，你如何区分前景和背景呢,ISO/IEC15415选择基于直方图最暗值(最小反射率)和其最亮值(最大反射率)之间中点的一种及其简单的方法。
当然，该方法只有当两个峰值的分布相同时才会产生正确的阈值，而这种情况从来没有发生过，甚至连纸标签也没有。
如果把所有像素包括在符号区域时，种种情况将会加剧。
理想情况下，一个良好的代码的图像只包含三种类型的灰度分布:前景、背景和边线。
“边线”像素将前景与背景分开。
该区域中的灰度值迅速变化。
当移动跨域该区越时，灰度值从前景的暗值转变为背景的亮值。
边线的像素形成料两个峰值之间的直方图区域，是峰值显得不那么明显，从而可能平衡了从代码提取的任何信息。
只是用来自前景和背景模块中心的信息可产生网格中心图像。
与该类图像对应的直方图—网格中心直方图，完全不包含边线像素。
额外的图像处理步骤包括应用地通过滤器，称为合成孔径，孔径尺寸为正常的单个点阵尺寸的一个特定部分。
在计算网格中心直方图前使用合成孔径，可通过消除热点和(如切削符号等)背景噪声，有助于使网格中心像素更能代表实际模块。
一种确定正确阈值的简单但精巧的算法检查，来自于网格中心直方图的每个灰度值，计算向其左侧和右侧的变化。
这两种变化的总和达到最低值得点，代表前景和背景峰值的最佳分隔点。
15415的另一个问题是它根据应用建立一个固定的合成孔径，该孔径取决于该应用所遇到的最小模块大小。
合成孔径的创建是为了连接点码的点，这样它们在二值化厚看上去仍是相连的。
虽然这种方法不是达到标准的最好办法，但它还有其他优点，例如减少了热点。
不过，合成孔径不应保持不变，而应为每个要验证的标识采用一个合适的值。
新标准选择了两个值，因为形成较大数量的背景噪声的标识和表面，例如，铸件表面的点码更合适较大的孔径，较小的孔径更符合表示清楚的代码的要求。
确定最佳孔径比较困难。
根据经验分析，我们需阿择了两个值:额定点阵尺寸的50%和80%。
额定点阵尺寸虽不同的标识变化，因此，合成孔径是动态的，而不是与15415标准中一样是固定的。
执照上用两种孔径尺寸金星了整个验证程序并选择产生更好效果的一个。
应用了合成的孔径后，通过分析网格中心直方图使用迭代程序来获得最佳图像。
成像系统迭代调节，这样较亮像素的均值会接近根据经验判定的值200加上或减去10%(在一个8-bit相机上)。
这种方法的优点是它对任何标识方法、材料或表面特性都有效。
相机设置可能对不同的标识并不同，但是它只需几微秒就可以调节到该相机的正确动态范围。
一旦取得了最佳图像，度量必须确定该标识的质量。
有些标识可能需要一些极端的光能来使该程序成功。
最小反射率的度量的创建正是为了用于这一方面。
与如BIST校准卡等标准化白目标所需的光能相比，该度量根据调节亮像素均值到200所需要的光能进行分级。
2、标准验证度量AIM 质量检测方针(AIM Direct Part Mark Quality Guideline SECOND PUBLIC REVIEW DRAFT, Revision J, 7 April 2006)中主要涉及标准:ISO/IEC 16022 - Symbologyspecification - Data MatrixISO/IEC 18004 - Symbology specification - QR CodeAIM ITS 97-002 - Symbology specification - Aztec CodeISO/IEC 15415 - Symbol quality -Two-dimensional symbolsSAE AS 9132 - Data Matrix (2D) coding quality requirements forparts marking汽车制造行业标记质量检测基于AIM 和 AIAG标准标准描述部件标识和跟踪应用标准 AIAG B-4运输标签 AIAG B-8贸易伙伴标签指导方针 AIAG B-10轮胎和车轮标识 AIAG B-11二维符号白皮书 AIAG B-13AIAG二维贸易码应用指导方针 AIAG B-14 二维DPM标识指导方针 AIAG B-17电子行业标准标准描述EIA 706 成分标记标准EIA 802 产品标记标准SEMI 半导体市场的可追溯标准 SEMI T7-0303 规范用一个二维矩阵码标识双面晶片 SEMI T2-0298E 用Data Matrix 标识晶片 SEMI T8-0698E 用Data Matrix 标识玻璃平板显示器 SEMI T9-0200E 用Data Matrix 标识金属焊接框架条 SEMI T10-0701 Data Matrix 码质量评估测试方法航空航天标准标准描述 AS9132 (IAQG) Data Matrix 码部件标识质量要求ATA Spec 2000 Chapter 9 自动化识别与数据捕获 (AIDC)NASA-STD-6002 申请 Data Matrix 标识符用于宇航部件NASA-HDBK-6003 航空部件应用Data Matrix DPM标识符方法或工艺Data matrix 条码工业应用标准用于部件跟踪:Industry StandardsISO/IEC 16022 Data Matrix 条码国际标准AIAG 美国汽车工业行动集团US DoD 美国国防部ATA/IAQG 国际航空航天质量集团(IAQG)NASA (美国)国家航空和宇宙航行局EIA 电子工业联合会HIBICC 医疗卫生EHIBICC3、MIL STD 130M 标识质量要求我们现在有了最佳的图像、格式正确、代表每个点阵的灰度值的直方图以及一个最佳的全局阈值。
我们终于可以开始分析表示的不同方面了。
ISO/IEC15415在正确的方向上迈出了一大步。
它包含了许多好的度量。
但是，环境条件的不灵活性减少了其应用。
这些度量的计算方法也显示出其局限性，将对DPM标识和纸标签产生障碍。
Data Matrix条码在自动ID号识别应用中要求高质量的生成。
条码质量校验的目的是确认标识的可靠性及标记的一致性，校验是基于严格的AS9132 和 ISO/IEC 15415标准， AIM DPM质量方针的纲要。
A、AS9132AS9132标准指定使用Data Matrix条码用于直接零部件标识的同样性质和技术要求。
直接零部件标识可以通过多种方式生成并达到目的。
包括喷墨、点码、激光蚀刻、电化学腐蚀等。
没有定义执行方法对于激光蚀刻的公差要求太严不进行标识的外观验证评定如:译码，静区，纠错等级，等等备注: AS9132 和 AS9132A 基本上.可交替遵循使用，“AS9132” 是规范的名字,后缀“A” 指示当前出版的规范版本。
B、ISO/IEC 15415The ISO/IEC 15415标准为了提供一个整体的符号等级指定测量，评估的方法论，和2D条码的特征等级，不完全适用于DPM部件标识缺少定义获取图像的方法不支持点码要求扫描5次给出扫描等级光源不适用于 DPMC、AIM DPMAIM DPM质量方针评定一些直接零部件标识的质量参数，包括(cell contrast)单元对比度、 (fixed pattern damage)固定图像损伤, (axial and grid non-uniformity)轴向和栅格不均匀性，( cell modulation)单元调制度，(unused error correctioncapacity)未使用纠错，和最小反射率。
直接零部件标识可以通过多种方法，包括喷墨、点码、激光蚀刻、电化学腐蚀等。
AIM DPM 是MIL-STD-130N(MIL-STD-130N is a standard for implementing ID automation processes to track UnitedStates Department of Defense property.) 首推的符号质量及可靠性指导方针。