Una investigación de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y la Universidad de Barcelona (UB) ha diseñado una metodología que mejora el reconocimiento de códigos QR en superficies no planas, como el envoltorio de un paquete o una bandeja de alimentos.
La propuesta es una solución matemática que permite capturar la información contenida en estos códigos bidimensionales, a pesar de estar impresos en superficies deformadas o irregulares.
La nueva metodología es generalista y no depende exclusivamente de la topografía de la superficie, siendo útil en códigos QR sobre superficies como botellas o bandejas de alimentos.
Esta innovación es la primera en combinar una metodología general y los códigos de barras en dos dimensiones para simplificar el reconocimiento de información digital en contextos difíciles.
Este trabajo fue publicado en la revista Pattern Recognition Letters, y tiene como primer autor a Ismael Benito, profesor e investigador de la UOC y de la UB.
También participaron en la investigación Cristian Fàbrega, Joan Daniel Prades, Hanna Lizarzaburu-Aguilar y David Martínez-Carpena, quienes colaboran con ColorSensing, SL, una empresa derivada de la UB y especializada en etiquetado inteligente.
¿Por qué es difícil leer algunos códigos QR?
Los códigos QR permiten acceder a información digital mediante una matriz de píxeles en blanco y negro que se escanea con un dispositivo de lectura.
Sin embargo, problemas como la baja calidad de impresión, el contraste inadecuado o la irregularidad de la superficie donde se imprimen dificultan la captura de estos códigos.
Según el investigador, Ismael Benito, “la calidad de la imagen, el contraste de colores y la planitud de la superficie de impresión son factores críticos para una captura precisa“.
Por ejemplo, los usuarios del servicio de bicicletas públicas de Barcelona, Bicing, experimentan estos problemas cuando intentan escanear el código QR en la superficie cilíndrica de las bicicletas, donde la distorsión y el ángulo afectan la lectura del código.
Un algoritmo que aprovecha propiedades de los códigos QR
La investigación, parte de la tesis doctoral de Ismael Benito, presenta un algoritmo que utiliza los patrones internos del QR para extraer la superficie subyacente.
El método emplea funciones matemáticas llamadas splines, las cuales permiten ajustar la topografía de superficies complejas.
Estas funciones se adaptan localmente a los “altibajos” de la superficie, una técnica que se utiliza en campos como la geología y la edición fotográfica.
Aunque el avance es prometedor, aún quedan desafíos para mejorar el reconocimiento de códigos QR.
En aplicaciones comerciales, el objetivo es ofrecer lecturas fiables y seguras, previniendo modificaciones malintencionadas de los códigos que puedan derivar en la captura de datos falsos.
En el ámbito industrial, donde las capturas se realizan en entornos controlados, el principal reto es reducir el tiempo de captura.
