QR Code แบบฝังรูปภาพของ NitroQR เผชิญปัญหาความน่าเชื่อถือในการสแกนแม้จะดูสวยงาม

NitroQR ได้เปิดตัวแนวทางใหม่ในการออกแบบ QR Code ที่สัญญาว่าจะสานรูปภาพเต็มรูปแบบเข้าไปในโครงสร้างของโค้ดโดยตรง แทนที่จะเป็นเพียงการวางโลโก้ทับ บริษัทใช้ Embedded QR Generator ที่ใช้รูปแบบ halftone และการแก้ไขข้อผิดพลาดระดับสูงเพื่อสร้างโค้ดที่ดูน่าประทับใจและรวมภาพแบรนด์เข้ากับโมดูลข้อมูลของ QR Code อย่างไรก็ตาม การทดสอบจากชุมชนในช่วงแรกเผยให้เห็นข้อกังวลที่สำคัญเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือในการสแกน

ส่วนติดต่อผู้ใช้สำหรับสร้าง QR code แบบมีแบรนด์ ที่เน้นแนวทางของ NitroQR ในการรวมโลโก้และรูปภาพ

ประสิทธิภาพการสแกนไม่เป็นไปตามที่อ้าง

สมาชิกชุมชนได้ทำการทดสอบอิสระที่เผยให้เห็นผลลัพธ์ที่น่ากังวลสำหรับโค้ดแบบฝังรูปภาพของ NitroQR เมื่อทดสอบกับเครื่องอ่าน QR Code มาตรฐาน ประสิทธิภาพนั้นน่าผิดหวัง การวิเคราะห์ทางเทคนิคหนึ่งพบว่าจากโค้ด 10 ตัวที่แสดงในเอกสารโปรโมตของ NitroQR ไม่มีโค้ดใดที่สามารถสแกนได้โดยใช้ตัวถอดรหัส ZXing ที่ได้รับความนิยม ในขณะที่มีเพียง 3 จาก 10 ตัวเท่านั้นที่ทำงานได้กับแอปมือถือเฉพาะทางอย่าง BinaryEye

ผมลองใช้ https://zxing.org/w/decode.jspx ก่อนและมันระบุได้ไม่มีเลยแม้แต่ตัวเดียว จากนั้นผมลองใช้แอปพลิเคชันที่ชื่อ BinaryEye บน android และมันสามารถสแกนได้ 3 ตัว แต่ไม่สามารถจดจำอีก 7 ตัวได้

ประสิทธิภาพที่แย่นี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติของ QR Code ศิลปะเหล่านี้ในสถานการณ์จริงที่ต้องการการสแกนที่เชื่อถือได้

ผลการทดสอบการสแกน NitroQR :

• ตัวถอดรหัส ZXing : สแกนโค้ดสำเร็จ 0/10 โค้ด
• แอปมือถือ BinaryEye : สแกนโค้ดสำเร็จ 3/10 โค้ด
• อัตราความสำเร็จ: 30% กับแอปเฉพาะทาง, 0% กับตัวถอดรหัสมาตรฐาน

การออกแบบ QR code ที่มีสีสันสดใสพร้อมรูปสายฟ้า เป็นตัวอย่างของแนวทางศิลปะที่ทำให้เกิดความกังวลเรื่องความน่าเชื่อถือในการสแกน

การใช้งานทางเทคนิคถูกตั้งคำถาม

ชุมชนยังได้ตั้งข้อกังวลเกี่ยวกับการอ้างทางเทคนิคของ NitroQR บริษัทระบุว่าสามารถผสานรูปแบบ halftone เข้ากับข้อมูล QR Code อย่างชาญฉลาดและใช้ประโยชน์จากความจุการแก้ไขข้อผิดพลาด 30% สำหรับการจัดเก็บรูปภาพ อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิคชี้ให้เห็นว่าข้อมูล QR Code ไม่สามารถแก้ไขได้โดยไม่เปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ และความจุการแก้ไขข้อผิดพลาดไม่สามารถใช้เพื่อเก็บรูปภาพตามที่อ้างได้

แทนที่จะเป็นเช่นนั้น สิ่งที่ดูเหมือนจะเกิดขึ้นคือโมดูลถูกย่อให้เล็กลงเพื่อให้รูปภาพพื้นหลังแสดงผ่าน ซึ่งสร้างเอฟเฟกต์ทางสายตาแทนที่จะเป็นการรวมข้อมูลที่แท้จริง แนวทางนี้ทำลายส่วนต่างๆ ของ QR Code และพึ่งพาการแก้ไขข้อผิดพลาดเพื่อรักษาการทำงาน ซึ่งอธิบายได้ถึงความน่าเชื่อถือในการสแกนที่ลดลง

ระดับการแก้ไขข้อผิดพลาดของ QR Code:

• Level L: การแก้ไขข้อผิดพลาดประมาณ 7%
• Level M: การแก้ไขข้อผิดพลาดประมาณ 15%
• Level Q: การแก้ไขข้อผิดพลาดประมาณ 25%
• Level H: การแก้ไขข้อผิดพลาดประมาณ 30% (ใช้โดย NitroQR )

บล็อกที่กล่าวถึงการใช้งานที่สร้างสรรค์ของการฝังภาพภายใน QR code แสดงให้เห็นข้อกล่าวอ้างทางเทคนิคเกี่ยวกับการออกแบบ QR code

ความท้าทายในการจดจำและค้นพบ

นอกเหนือจากปัญหาทางเทคนิคแล้ว ยังมีข้อกังวลเกี่ยวกับการจดจำของผู้ใช้ QR Code ศิลปะอาจไม่ดูเหมือน QR Code แบบดั้งเดิมที่ผู้คนคาดหวังว่าจะสแกน สิ่งนี้สะท้อนถึงความล้มเหลวในอดีตเช่นระบบ MS Tag ของ Microsoft ที่สร้างโค้ดที่สแกนได้ซึ่งถูกรวมเข้ากับการออกแบบได้ดีจนผู้ใช้ไม่รู้จักว่าเป็นองค์ประกอบที่โต้ตอบได้

ชุมชนสังเกตว่าแม้โค้ดของ NitroQR จะรักษารูปแบบ corner finder ที่จำเป็นซึ่งช่วยระบุ QR Code ไว้ แต่รูปลักษณ์โดยรวมอาจยังคงทำให้ผู้ใช้ที่คุ้นเคยกับรูปแบบตารางขาวดำมาตรฐานสับสนได้

แนวทางทางเลือกแสดงให้เห็นความหวัง

การอภิปรายได้เน้นย้ำแนวทางทางเลือกหลายประการสำหรับ QR Code ศิลปะ ระบบ QArt ของ Russ Cox จัดการข้อมูล padding เพื่อสร้างรูปภาพในขณะที่รักษาการปฏิบัติตาม QR Code อย่างเต็มรูปแบบ QR Code ที่สร้างด้วย AI โดยใช้ Stable Diffusion และ ControlNet ก็ได้รับความสนใจสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจทางสายตา แม้ว่าจะมาพร้อมกับต้นทุนการคำนวณที่สูงกว่าและผลลัพธ์ที่ไม่แน่นอน

สมาชิกชุมชนได้แบ่งปันตัวอย่างที่สร้างสรรค์โดยใช้เทคนิคต่างๆ ตั้งแต่รูปแบบสไตล์ Mondrian ไปจนถึงการออกแบบที่วาดด้วยมือ ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีเส้นทางหลายแนวทางในการทำให้ QR Code ดูน่าสนใจทางสายตามากขึ้น

เทคนิคทางเลือกสำหรับ QR Code Art:

• QArt ( Russ Cox ): จัดการข้อมูล padding โดยยังคงความสอดคล้องตามมาตรฐาน
• สร้างด้วย AI: ใช้ Stable Diffusion + ControlNet เพื่อผลลัพธ์ที่มีความศิลปะ
• การฝัง halftone: แนวทางของ NitroQR ที่ใช้โมดูลที่ย่อขนาดพร้อมการซึมผ่านของพื้นหลัง
• การวางโลโก้ทับ: วิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้ความทนทานของการแก้ไขข้อผิดพลาด

บทสรุป

แม้ว่าวิสัยทัศน์ของ NitroQR ในการทำให้ QR Code ดูสวยงามทางสุนทรียศาสตร์มากขึ้นจะน่าชื่นชม แต่การใช้งานในปัจจุบันดูเหมือนจะให้ความสำคัญกับความน่าดึงดูดทางสายตามากกว่าความน่าเชื่อถือในการทำงาน ความล้มเหลวในการสแกนอย่างมีนัยสำคัญในการทดสอบของชุมชนชี้ให้เห็นว่าโค้ดเหล่านี้อาจไม่เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญซึ่งต้องการการสแกนที่สม่ำเสมอ เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาไป การหาสมดุลที่เหมาะสมระหว่างการแสดงออกทางศิลปะและการทำงานในทางปฏิบัติยังคงเป็นความท้าทายสำคัญสำหรับชุมชนการออกแบบ QR Code

อ้างอิง: Beyond the Logo: How We're Weaving Full Images Inside QR Codes