Häufig gestellte Fragen

Empfehlungen für die Barcode-Druckqualität
Zuletzt aktualisiert vor ungefähr einem Monat


Die Barcode-Erkennungsqualität hängt von der Barcode-Druckqualität und den Einstellungen ab, die im Dokumenten-Scan-Prozess verwendet werden. Damit die Barcodes gut erkannt werden können, folgen Sie diesen Empfehlungen:

  • Ein Barcode muss von einem anderen Text durch eine möglichst breite weiße Lücke getrennt werden.
  • Die Barcodegröße und die Breite der einzelnen Balken oder Punkte müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:
    • Die optimale Barcodehöhe beträgt mehr als 10 Millimeter. Die Größe eines Barcodes sollte kleiner als A4 sein
    • Barcode Höhe muss höher sein als die doppelte Höhe einer Textzeile
    • Für nicht quadratische Barcodes muss ihre Länge größer sein als ihre Höhe
    • Bei 1D-Barcodes muss die Breite der dünnsten Leiste im Barcode mindestens 3-5 Pixel in Form von Bildpunkten betragen
    • Bei 2D-Barcodes sollten die Abmessungen ihrer Zellen mindestens 2x2 Pixel betragen, die empfohlene Größe beträgt 4x4 Pixel oder mehr. Außerdem sollten für alle 2D-Barcodes außer PDF417 die Zellen quadratisch sein, da Barcodes mit länglichen Zellen höchstwahrscheinlich falsch erkannt werden.
  • Wir empfehlen nicht, Bilder von Barcodes mit JPEG-Komprimierung zu komprimieren, da es Barcode-Grenzen unscharf macht.
  • Wir empfehlen keine Schräg-Barcodes, d.h. der Winkel des Barcodes sollte ein Vielfaches von 90 Grad relativ zur horizontalen Achse sein.
  • Der Graustufen-Scan-Modus ist der beste für OCR-Zwecke. Wenn Sie schwarz-weiß scannen stellen Sie die Helligkeitseinstellung ein. Wenn der Barcode "zerrissen" oder sehr hell ist, senken Sie die Helligkeit, um das Bild dunkler zu machen. Wenn der Barcode verzerrt ist oder Teile ineinander verschmolzen sind, erhöhen Sie die Helligkeit, um das Bild heller zu machen.
  • Vermeiden Sie das Drucken von Barcodes in Rahmen.
  • Vermeiden Sie das Drucken von Barcodes über einen Text oder ein Bild.

Im wirklichen Leben können Barcodes, die diesen Empfehlungen nicht entsprechen, noch erkannt werden, aber die Qualität der Erkennung kann schlecht sein.

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