【USE CASE：バーコード】（第３回）スマホから取得した画像を、商品管理へリンクさせる取り組み

【背景・目的】

　目的を振り返ってみましょう。

　　・「商品管理を簡素化したい」

　　・「スマホからバーコードを含んだ画像を撮り（※）、商品管理へリンクさせることで実現させたい」

　　※商品の売り場などを想定

　第１回、第２回にわたってRINGによるバーコードの読み取りの改善・可能性の検証を行なってきました。

【第３回】

　【USE CASE：バーコード】最終回の今回は、前回目視で確認したRINGの効果の定量化を実施します。

　フリーソフトウェア「ImageJ」でRING適用前後の画像を取り込み、プロファイルデータを定量評価していきます。

【方法・結果】

　以下①②で定量的に効果がある（※）ことを評価しました。

　※黒と白の差が大きくなる

　①Image_Jにて、バーコードの黒白を数値化する。

　　左：RING適用後　　右：RING適用前

【中心付近(黒白100前後)の詳細】

　左：RING適用後　　右：RING適用前　　

　②今回の画像で、RING適用前後で「黒と白の差」が大きくなった。

　　数値は、約10％以上（黒白のスケール200にあたり、20以上変化）変化した。

　　※１．画像の黄色塗り参照

　　※２．バーコードの太い箇所に効果は薄い。

　　　　　バーコードの細い箇所 ( 画像①：縦軸50～150 )に絞った。

【結論】

　入力画像では幅の最も細いバーコードのエレメントは白黒の濃淡差が表れ辛い傾向があるが、RINGを適用させることで、濃淡差の増加・改善が定量的に確認された。

　閾値設定の難しいバーコード画像ですが、RINGを使うことで可読性が向上することが分かりました。私たちアルシスデータは現場のニーズをキャッチアップし、より良い製品づくり・応用事例をお伝えしてまいります。