Đôi khi, chúng ta cố gắng chụp mã QR bằng máy ảnh kỹ thuật số trên điện thoại thông minh, nhưng việc đọc mã không thành công. Điều này thường xảy ra khi bản thân mã QR có chất lượng hình ảnh kém hoặc mã được in trên bề mặt không phẳng (bị biến dạng hoặc có các điểm không đều theo mẫu không xác định) chẳng hạn như bao bì của một gói hàng chuyển phát nhanh hoặc một khay thức ăn đã chế biến. Gần đây, một nhóm nghiên cứu đã đề xuất phương pháp giúp nhận dạng mã QR trên những bề mặt phức tạp.

Tại sao một số mã QR lại khó đọc?

Mã QR là một dạng mã vạch thông thường, có khả năng cung cấp thông tin trong một ma trận hai chiều gồm các điểm ảnh đen trắng khi được quét bằng thiết bị quét và xử lý bằng ngôn ngữ máy tính. Chúng tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy cập dữ liệu quan tâm, tiết kiệm thời gian và tài nguyên như giấy tờ, và đã cách mạng hóa cách người dùng truy cập thông tin trong lĩnh vực kỹ thuật số.

Tuy nhiên, đôi khi rất khó để quét mã vạch một cách chính xác. Vấn đề trước hết là do chất lượng hình ảnh. Mặc dù nhiều người ngày nay có thể tiếp cận với máy ảnh kỹ thuật số hiện đại, nhưng họ không phải lúc nào cũng có thể chụp ảnh QR chất lượng. Thứ hai, chất lượng in của mã QR và màu sắc được sử dụng (với độ tương phản tốt) đôi khi không đạt yêu cầu. Cuối cùng, nếu bề mặt in không đủ phẳng và không song song với mặt phẳng chụp, thì cũng khó có thể chụp được thông tin trong mã.

Thuật toán khai thác các thuộc tính của mã QR

Trong nghiên cứu gần đây công bố trên tạp chí “Pattern Recognition Letters”, các nhà khoa học đã trình bày một thuật toán mới tận dụng những đặc điểm riêng của mã QR bao gồm các mẫu bên trong mã để trích xuất bề mặt cơ bản mà mã được định vị.

Kết cấu của bề mặt được phục hồi bằng cách điều chỉnh tổng quát dựa trên các hàm toán học được gọi là spline, cho phép điều chỉnh địa hình của bề mặt tại vị trí cục bộ. Đó là các hàm thích ứng cục bộ với sự lên xuống của bề mặt và tạo thành một kỹ thuật ban đầu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như địa chất hoặc chỉnh sửa ảnh để điều chỉnh hoặc tạo ra biến dạng trên bề mặt.

Vẫn còn nhiều thách thức về mặt công nghệ để cải thiện toàn bộ quá trình nhận dạng mã QR. Trong trường hợp các ứng dụng thương mại được kích hoạt bởi đầu đọc mã của người dùng, chuyên gia giải thích rằng “thách thức chính là có thể cung cấp các phép đọc chính xác và đáng tin cậy. Chúng tôi cũng đang nỗ lực để đảm bảo rằng các mã không thể bị tấn công bằng kỹ thuật sửa đổi, lấy ví dụ, bằng một URL giả có thể thu thập dữ liệu với những sửa đổi nhỏ đối với mã. Trong trường hợp của ngành công nghiệp, nơi các lần thu thập được thực hiện trong môi trường được kiểm soát, thách thức chính là giảm tốc độ thu thập”. Chi tiết tham khảo tại:

Ismael Benito-Altamirano, David Martínez-Carpena, Hanna Lizarzaburu-Aguilar, Cristian Fàbrega, Joan Daniel Prades. Reading QR Codes on challenging surfaces using thin-plate splines. Pattern Recognition Letters, 2024; 184: 37 DOI: 10.1016/j.patrec.2024.06.004