圖像化二維條碼技術

第二章 文獻探討

本研究將二維條碼透過圖像化技術美化之後，利用數位半色調技術建立加密演算法，

再將圖像與光柵遮罩印製於塑膠片，以達成自我驗證並防止複印之目的。一方面希望透過 半色調技術藏密後的二維條碼仍具有可讀性，另一方面透過遮罩解密後，可呈現藏密影像。

因此本章主要探討圖像化二維條碼及網點加密驗證之相關研究，共分四小節：第一節探討 圖像化二維條碼技術之研究；第二節說明網點加密技術之研究；第三節彙整自我驗證相關應 用；第四節為文獻小節，針對本章各文獻進行歸納並探討與本研究之關聯及差異。

第一節 圖像化二維條碼技術 一、 條碼概念

條碼的設計是為了將訊息利用編碼規則，便於讓機器掃描讀取的記號格式。以寬度不 等、黑色與白色對於光線的反射差異進行排列，透過條碼掃描器照射光源於條碼上經反射 後，接受到訊號轉換成電訊號進行解讀，可用於表達出一組資訊內容。主要技術包括：條 碼、編碼、條碼譯碼、光電、印刷、掃瞄、通信及辨識等（董琳媛，2007）。最早應用於 1949 年 Norman Joseph Woodland 和 Bernard Silver 等人為了進行食品製程中的控管與紀錄而 發明，當時主要使用環形條碼，又被稱為公牛眼碼（Bull's Eye Code），是早期發展的條碼 型態，如圖 2-1。

圖 2-1 公牛眼碼（Bull's Eye Code）

資料來源：元富科技有限公司。

之後條碼以不同形式應用於各領域中，1973 年美國統一編碼協會選用 UPC「環球商品 代碼」（Universal Product Code）建立條碼系統，制定了相應的標準，並在食品業內以 UPC 碼作為標準碼推廣使用，條碼技術從此由研究階段進入大規模實際應用階段。

1974 年，Intermec 公司推出了 39 碼，在工業及軍事上得到了廣泛的使用。1977 年，

歐洲共同體正式成立了歐洲商品編碼協會（EAN），以 UPC 標準碼（UPC-A）為基楚，制

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定出歐洲商品代碼（European Article Number）EAN-13 碼與 EAN-8 碼。1981 年，EAN 已 發展為國際性組織，改名為國際商品編碼協會。1981 年有 128 碼被推出應用，1982 年之後 又推出 93 碼，其符號密度比 39 碼高 30%。其他還有交錯式 25 碼、49 碼、16K 碼等，目 前全世界已知的條碼約 225 種，常用約 40 多種（林禹廷&陳銘杰，2004），表 2-1 為目前 最常見的一維條碼種類，編碼方式以單一方向、不同粗細之黑白條紋按一定規格排列而成，

其中包含英文及數字資訊，讀取錯誤率約為百萬分之一，首讀率更高達 98%，是一種可靠 度高、輸入迅速、準確率佳、成本低廉、應用面廣泛的資料自動蒐集技術。

表 2-1 常見一維條碼

UPC-A 碼 UPC-E 碼 Code128 碼

EAN-8 碼 EAN-13 碼 ISBN 碼 二、 二維條碼主要類別

然而一維線性條碼由於儲存資料量有限，僅能作為物品標識，無法描述，需依賴電腦 網絡和資料庫與條碼進行連線方可取得物品價格等資料，因使用便利性不佳等因素，在原 有基礎上，又發展了二維條碼，二維條碼在水平及垂直方向均可做紀錄，儲存量較大，並 且容錯能力高、成本低、讀取率高及抗損性高等。現在市面上主要大量使用有堆疊式及矩 陣式條碼兩大類（王育梅&王希俊，2018）。

（一）堆疊式條碼

是將原本一維條碼高度縮減再依據資料量多寡堆疊而成以提高條碼資訊儲存量，此種 條碼的編碼設計與檢驗是以一維條碼為基礎概念而建立，在檢查及讀取方式均與一維條碼 相同，但有鑑於行數增加，如無法精準掃描，容易發生無法讀取的情況（曾婉菁，2013）。

較具代表性的堆疊式二維條碼如 PDF417。

PDF417 是一個公開碼。PDF 為可攜性資料檔(Portable Data File)的縮寫。每一個 PDF 碼的儲存量可高達 1,018 個位元組(Bytes)，若將其壓縮則可存放 2,729bytes。每一個 PDF417 碼是由 3~90 橫列堆疊而成，為了掃瞄方便，其四周皆有淨空區，淨空區分為水平淨空區

7 狀，矩陣式條碼較具代表性的如日本 QR Code、台灣 Quick Mark、美國 Data Matrix 等，表 2-2 為目前常見之二維條碼種類。

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制，可讓條碼不需要在完全完好的情況下亦可以讀取出原始的資料。QR Code 的編碼格式如 圖 2-3所示。

圖 2-3 QR Code 的編碼格式

根據編碼格式，可區分為以下幾個區塊：

（一）淨空區（Quiet Zone）：為 QR Code 周圍的白色區域，用以區隔 QR Code 與旁邊的物 件，以避免條碼掃描器判讀時受到干擾。

（二）定位點（Finder Pattern）：分別位於二維條碼周圍，外觀像是「回」字的矩形，可透 過這些定位點校正位置並正確判讀 QR Code 訊息。

（三）分隔區（Separator）：位置為 Finder Pattern 與 Data and Error Correction Codewords 中 間，用於分隔定位點與資料編碼區域。

（四）分配區（Timing Patterns）：為黑白格相間的長條形，位於 QR Code 水平及垂直方向，

以黑格作為長條樣式的起迄點，作為判斷版本密度的依據，在掃描 QR Code 時可作 為定位的座標。

（五）調準區（Alignment Patterns）：校準圖案，不同版本的 QR Code 有相對應的數量與位 置，當 QR Code 變形時，可在容許的範圍內依此進行校準。

（六）版本資訊（Format Information）：錯誤的校正等級，有 L (7%)、M (15%)、Q (25%) 及 H (30%)等四個級別。

（七）版本資訊（Version Information）：為 QR Code 判別版本資訊的區域，QR Code 共有 40 種版本，其版本的對應尺寸為（17+4V）×（17+4V）的模組個數，V 代表 Version。

（八）資料與錯誤修正（Data and Error Correction Part）：資料及糾錯編碼區域，當 QR Code 遭到損壞或髒汙時，可透過 Reed-Solomon 校正碼進行資料的編碼，以供條碼掃描器 判讀，QR Code 的最高容錯等級為 30%，意即當 QR Code 約 30%面積遭遇污損時仍 可被機器正確判讀。

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四、 二維條碼之應用

二維條碼比一維條碼有更多資料儲存空間，也無須掃描時直線對準掃描器，因此包括 在產品追蹤、物品識別、文件管理、營運銷售等領域都被廣泛利用。學者黃慶祥 1995 年研 究中彙整出二維條碼的應用範圍，可分為表單、保密、傳真、追蹤、證照、盤點和備援共 七大項，其中保密應用是連結其他六大項應用的基礎，由於解碼需要相對應的讀取系統，

所以條碼可形成一道肉眼讀取的障礙；表單應用方面，可以減少人工重複輸入表單資料，

避免人為錯誤，同時降低人力成本；傳真應用方面，指利用二維條碼傳真文件具有保密、

節省傳真費用、並具傳真文件自動輸入的好處；追蹤運用方面，則包括公文、生產零件、

醫療檢體或生態研究等；證照運用方面，則透過自動輸入，發揮「隨到隨讀」、「立即取用」

的資訊管理效果；盤點運用方面，在物流中心或倉儲中心貨品及固定資產的自動盤點上，

發揮「立即盤點」、「立即決策」的效果；備援應用方面，文件表單的資料若不便以電子載 體儲存備援時，可利用二維條碼儲存攜帶。

除了上述功能，學者倪瑋鴻也提到，可以運用在圖書館數位資源上，讓讀者可以透過 智慧型手機上網的方式，來辨識圖書館內多媒體資源、共用設備、書櫃、藏書等標的物之 標籤，以及連結上圖書館端資料庫的對應資源。不論在任何時間地點，都能隨時查詢查詢 到館內的數位資源，以提升導覽之多元及便利性。

在消費者交易方面，QR Code 應用原以資訊提供、或連結至各商家網站之廣告宣傳為 主，消費者至店家消費時，拿出手機掃描店家條碼，獲得店家提供的消費優惠；近年交易 方式逐漸轉向電子行動支付，消費者僅需下載商家提供之應用程式，完成身分驗證與鍵入 信用卡片資訊後，即能使用手機行動消費。不論是在實體或網路商家進行購物，都可透過 掃描店家提供之二維條碼完成付款。

有鑑於二維條碼在各領域的應用面，彙整出當企業透過二維條碼進行產銷或物流的製 程效益提升上，所帶來的具體效益如表 2-3。

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值，最後再使用內插法方式運算，將圖像與 QR Code 資訊結合成全幅式圖像化二維 條碼。另外 Garateguy 等學者將 QR Code 資訊點以 8×8 像素中所佔的 2×2、3×3、4×4 嵌入圖像後進行輸出與解碼測試，如圖 2-5 所示，結果顯示當 QR Code 資訊點所佔 面積越小，則解碼時間愈久，資訊點所佔面積越大時解碼速度愈快。

（a）資訊點為 2×2 pixels （b）資訊點為 3×3 pixels （c）資訊點為 4×4 pixels 圖 2-5 不同資訊點大小示意圖

資料來源：Garateguy, G. J. et al (2014)

（二） Chen 等學者於 2016 年提出一種圖像化二維條碼稱之為 Pi Code，此種條碼判讀方式 為利用每個模組的中心區域與周圍強度對比後讀取資訊，模組中心區域深色，周圍 淺色，則判斷該點為 0，反之則判別為 1，如圖 2-6 所示。但此種條碼需以特殊程 式才可判讀其訊息，應用也較不普及。

圖 2-6 Pi Code 示意圖

資料來源：Chen, C., Huang, W. et al (2016)

（三） Lin 等學者提出 Efficient QR Code Beautification with High Quality Visual Content 研究，

不同於傳統圖像化 QR Code 技術，編碼方式上使用了 Reed-Solomon(RS)渲染機制錯 誤修正演算法，在解碼時針對每個 pixel 的判讀一定的容錯率機制讓設計者可做外觀 上的改變應用，將 QR Code 區分為訊息字碼及填充位元，透過演算法將中央的訊息 字碼往外側進行調整，而不影響訊息的填充字元則置於中央，再利用遮罩將中心區 域取出特定範圍，此一範圍則可置入圖像，如圖 2-7，此一研究不同於其他圖像化 條碼方式，在讀取品質、錯誤率及植入圖像的完整性上，皆優於過去相關研究。

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圖 2-7 渲染機制錯誤修正演算法 資料來源：Lin, S.S. et al（2015）

另外亦有相關學者投入圖像化二維條碼之研究，目標均是希望能在不影響判讀精確度 條件下，發揮最大可運用面積，惟多數條線仍會受限於植入圖案尺寸、產生 QR Code 品質 及如何降低運算複雜度等技術需要克服。

第二節 網點加密技術