Objetivo y límites de uso
Conserve símbolo, zonas mudas y coordenadas al comparar luz o estrechar ROI.
Este tutorial describe una evaluación de ingeniería, no una certificación de producto listo para funcionar. El ejemplo público actual de PC de Deyi Vision cubre un flujo EAN-13 con imágenes de muestra confirmadas. Antes de utilizar OCR o detección nativos del código de ingeniería, compruebe el entorno instalado, los modelos vinculados y el trabajo. Una plantilla de navegador no demuestra ejecución en él: el backend OpenCV.js previsto requiere verificación independiente. El reconocimiento en la nube exige aprobar expresamente las imágenes, el proveedor, el modelo y el coste. Un archivo de revisión no es un paquete ejecutable de publicación. Verifique por separado la compatibilidad de cámara, firmware y controlador. Todos los valores de la hoja son hipotéticos; no son mediciones ni resultados de clientes de Deyi Vision.
Preparar las pruebas
Prepare barras en material real con reflejos de película y bordes dañados; delimite tinta sin depender de la lectura. Repita la condición después de restaurar la fijación para comprobar reproducibilidad al cambiar formato. Registre luz ambiental y tiempo desde encendido si influyen. No compare máscaras o conversiones de profundidad diferentes como si solo cambiara la luz. Guarde condición descartada, imagen y motivo. Una imagen atractiva no es necesariamente óptima: debe conservar el rasgo y su separación de la variación admisible en todo el rango. Separe los registros de decodificación, validación de identidad, verificación de impresión y seguimiento unitario. EAN-13 identifica un artículo comercial y normalmente se comparte entre unidades físicas; no es un número de fotograma ni un serial único. Decodificar no demuestra conformidad de impresión, datos maestros correctos ni rechazo posterior realizado. La serie limita el ejemplo a EAN-13, alcance confirmado de la evaluación pública de PC. Otras simbologías, QR, marcado directo y lectores físicos necesitan integración confirmada por separado. El original debe conservar barras, espacios y zonas silenciosas; un recorte o binario limpio no basta como prueba de fallo. Distinga fotograma ausente y código ilegible en la base de trazabilidad. Construya una comparación óptica controlada antes de cambiar el umbral. Marque fijación, distancia, ángulo de luz y enfoque para restaurar cada condición. Cambie solo la variable de iluminación o región elegida, manteniendo cámara e identidad de muestra. Conserve el fotograma completo junto a cada recorte o máscara y su transformación a coordenadas originales. Capture variación admisible y un defecto conocido, incluidos los extremos de posición. Compruebe la superposición de la región sobre el original antes de interpretar valores. Reducir una región puede ocultar un fallo; toda zona excluida necesita una razón técnica explícita.
Procedimiento
- Compare difusa/direccional con exposición fija; revise saturación blanca y barras oscuras.
- Mapee tinta al original y conserve espacio libre, no solo barras.
- Pruebe giro y desplazamiento; el rectángulo debe contener todo el símbolo transformado.
- Guarde original, ROI y revisión; no expanda a una etiqueta vecina para resolver no-read.
Interpretar el ensayo
Ejemplo de imagen de 640 px: tinta x = 120 a 380, ROI x = 80 a 420, con 40 px a cada lado. Margen de diseño, no prueba GS1; las zonas exigidas dependen del tamaño del símbolo.
Hoja de registro
| Registro | Valor / observación | Interpretación |
|---|---|---|
| Ancho original | 640 px | Coordenadas fijas |
| Límites tinta / ROI | [120, 380] / [80, 420] px | 40 px por lado; no declara conformidad |
left = 120 - 80 = 40 px
right = 420 - 380 = 40 pxDos vistas de ingeniería
Dos vistas de ingeniería · 1
El diagrama muestra el orden de comprobación. Cada flecha exige pruebas registradas y no implica una conexión automática implementada. Original → Luz → ROI → Contraste.
- Original
- Luz
- ROI
- Contraste
Dos vistas de ingeniería · 2
El diagrama muestra el orden de comprobación. Cada flecha exige pruebas registradas y no implica una conexión automática implementada. Referencia → Candidato → Misma muestra → Decisión.
- Referencia
- Candidato
- Misma muestra
- Decisión
Diagnóstico de fallos
- Leer con reflejos no demuestra contraste ni calidad de impresión.
- Un código vecino tras ampliar ROI pertenece a otro objeto y no debe sustituir al objetivo.
Aceptación y entrega
Acepte símbolo completo y espacios necesarios vinculados al original en poses admitidas; verifique impresión por separado.
Conserve juntos imágenes originales, decisión esperada, revisión exacta y registro completo. Congele el conjunto de evaluación antes de elegir los parámetros finales. Si después utiliza sus respuestas para ajustar el flujo, márquelo como datos de desarrollo y obtenga otro conjunto independiente de aceptación. Mantenga Review, NoResult, error de ejecución y adquisición ausente en el denominador; no los convierta en aprobaciones filtrando filas. Guarde un fallo reproducible junto al caso satisfactorio. La entrega debe identificar quién puede cambiar la receta, cómo restaurar una revisión aprobada y qué salida del equipo seguirá bloqueada hasta la aceptación. Un resultado de software no demuestra que una pieza en movimiento haya llegado al destino correcto.
Fuentes y referencias técnicas
Las referencias explican los métodos y límites del tutorial. Las comprobaciones de ejemplo sirven de orientación; la aceptación en producción requiere pruebas con sus propias muestras.
- Deyi Vision machine vision software: evaluation scopeDeyi VisionComprobado
- What should I check to ensure good quality barcodes?GS1Comprobado
- Geometric Image TransformationsOpenCVComprobado
- Decoding versus barcode verification: design the right testDeyi VisionComprobado
Referencias de componentes y selección
- iluminacion machine vision
- lector codigo barras industrial
- Guía de configuración del lector de códigos de barras de montaje fijo
- trazabilidad codigo de barras
- Guía de selección de lectores de códigos de barras industriales
- ¿Qué es la lectura de códigos de barras DPM?
- DPM Lectura de códigos en piezas metálicas reflectantes
- Sistema de inspección de etiquetas y códigos de barras de embalaje
- Trazabilidad de etiqueta y barcode en empaque
- Lectura DPM en piezas metalicas
- alternativa lector de código de barras Datalogic
- Omron Microscan Barcode Alternative · Referencia en inglés
- Zebra Fixed Scanner Alternative · Referencia en inglés
- Logistics Barcode Sorting · Referencia en inglés
- Printing and Label Inspection · Referencia en inglés
- EAN-13: aceptación en línea
- EAN-13: decodificación y reglas de datos
- Trazabilidad EAN-13: muestreo de cámara
- EAN-13: duplicados y lecturas ausentes
- Seguir el resultado de lectura hasta el rechazo correcto
- Varios códigos: reglas de región y control de duplicados
- Comparar texto OCR, código de barras y datos de lote
- Cómo elegir la iluminación de visión artificial
- Tipos de iluminación de visión artificial
- Conceptos básicos de iluminación de visión artificial
- Ruta de iluminación de inspección de arañazos de metal reflectante
- Retroiluminación versus iluminación coaxial
- Inspeccion de defectos en superficie metalica automotriz
- Metal and Surface Inspection · Referencia en inglés
- alternativa iluminación machine vision OPT
- Elegir iluminación y ROI para ensamblaje visible
- Iluminación y ROI para un límite líquido visible
- Calibrar flat-field sin ocultar datos inválidos
- Comparar luz roja, azul y blanca por contraste del defecto
- Etiquetas OCR: luz y geometría de campo
- Elegir luz y ROI para contenido de paquetes abiertos
- Prueba A/B de polarización contra reflejos
- Aspecto de sello y cordón: luz y ROI
- Clasificación SKU: luz y máscara del objeto
- Verificar el pulso óptico dentro de la ventana de exposición
- Defectos superficiales: aceptación y salida
- Defectos superficiales: evaluación AI acotada
- Defectos superficiales: cámara y movimiento
- Defectos superficiales: luz y ROI
- Defectos superficiales: falsas alarmas

