广东省数据知识产权存证登记平台
登记信息
商品条码质量不合格设计归因数据集 已登记
  • 数据申请号:

    粤2026081805322

  • 数据登记号:

    SZ2026120008747.6

  • 关键词:

    商品条码;质量风险;风险归因

  • 登记时间:

    2026-09-20

  • 平台证书编号:

    20260844000008747

  • 数据处理者:

    暂无

  • 服务机构:

    暂无

  • 登记主体:

    广东省标准化研究院(广东省组织机构代码管理中心)

  • 法院编号:

    广州互联网法院 - ea84d6e56fdda13aa5cc67a03ef262475f0b9e208d54dad6d22c2d4b4c458530-749fc1a4;legalxchain

区块链信息
  • 上链时间:

    2026-09-08

  • 所属区块链:

    司法联盟链·广东省知识产权保护中心

  • 证据指纹:

    6f22c847ac66fafc0113a529f29337f2e82e906fc53665c35aadc6435458260609fb8b430602402fb56ddafd809f6e8d9d89919470ff65fff98319c9a6fe0dfd

  • 区块链存证证书编号:

    LXM-GDIPI-23202609086235215936

数据信息
数据简介
本数据集基于商品条码检测数据加工整理而成,主要用于条码符号质量风险识别、设计缺陷分析与企业质量自检。数据集以检测结果为基础,覆盖条码符号质量相关检测指标。 通过对原始检测数据开展标准化处理、指标状态划分、风险评价与关联分析,形成以质量风险识别为核心的加工成果。经相对风险分析与风险贡献度计算,明确影响条码质量风险的核心因素,进而构建“检测指标 — 风险状态 — 可能原因 — 优化建议” 的设计归因规则。鉴于受检条码均基于条码母板,由企业自行设计包装并印制,且条码质量遵循“单个指标不合格即整体不合格”的判定逻辑,研究聚焦设计阶段风险关键因素,从尺寸设计、光学设计、译码设计三个维度,形成可落地的企业风险识别方法:Z 尺寸用于识别模块尺寸与设计裕量风险,调制比对应颜色搭配、边缘反差及基材适配风险,参考译码可识别空白区、基材选择及条码周边设计环境风险。 本数据集通过二次加工将分散指标转化为具备诊断价值的质量风险规则,可辅助企业在条码设计、包装方案确认及印刷生产前开展质量预判,减少设计参数不合理引发的返工与质量问题,为条码设计优化、风险管控与企业自检提供数据支撑。
  • 数据来源:

    自行产生

  • 数据所属行业分类:

    I65 软件和信息技术服务业

数据处理规则说明
本数据集以商品条码检测结果为基础,经数据清洗、指标标准化、风险评价、关键因素筛选与规则提取,形成面向条码质量风险识别与设计优化的数据规则。 首先对原始数据做规范化处理,清理缺失、重复及异常数据,建立标准化数据结构,保障数据一致性与可分析性。 其次完成指标状态化转换:对照相关标准将检测结果转化为对应风险状态,重点聚焦Z尺寸、调制比、参考译码等核心指标,并结合符号等级不合格结果开展关联分析。 随后采用相对风险分析法,评估指标异常与条码质量不合格的关联程度,计算各指标相对风险水平与风险贡献度,筛选出参考译码、Z尺寸、调制比三大核心风险因素,并构建三类分层诊断规则:尺寸设计规则基于 Z尺寸划分风险区间,识别设计裕量不足并给出参数优化建议;光学设计规则结合调制比与反差指标、颜色搭配、印刷载体等,识别光学设计缺陷风险;参考译码规则围绕空白区、基材选择、条码周边环境,识别译码失效类设计风险。 最终整合指标状态、风险水平、问题成因与改进措施,形成“检测指标 — 风险状态 — 问题原因 — 改进措施”的规则化成果,实现检测结果向质量风险诊断信息的转化,为企业条码设计自检、风险预判与问题定位提供数据支撑。
应用场景描述
本数据集可应用于商品条码设计风险预判、企业自检、包装方案审核及质量管理决策等场景,通过加工检测数据形成易懂可执行的风险识别规则,助力相关主体提前排查设计阶段问题。 设计阶段,企业可依托风险归因规则事前核查方案,围绕 Z 尺寸、调制比、参考译码等核心指标,在印刷前识别尺寸、配色、基材、空白区等环节的设计缺陷并优化,降低设计参数不合理带来的质量风险。 包装方案确认阶段,可作为审核工具比对不同材料、载体与设计方案的风险,对指标临界或异常的方案提前调整,削减印刷、检测及返工成本。 在供应链与企业内部管理中,品牌方、包装及印制企业可据此搭建质量检查机制,明确异常成因与改进方向,强化多环节质量协同;企业内部可建立自检清单与排查流程,降低对专业检测经验、设备的依赖,提升质量管理前置性。 质量监管与技术服务场景下,数据集可为风险分析、企业指导与技术咨询提供数据支撑,依托风险规律辅助质量提升工作。 该数据集将条码检测从传统“事后判定”转向 “事前预防”,通过建立检测指标与设计风险的关联,为企业降低不合格风险提供数据依据。
  • 数据格式:

    xlsx

  • 数据更新频率:

    年更新

  • 数据量:

    1072

样例数据
序号 印刷载体 符号等级 Z尺寸 参考译码等级 符号反差等级 最小边缘反差等级 调制比等级 缺陷度等级 可译码度等级 条码不合格 尺寸不合格 符号等级不合格 符号等级不合格归因 参考译码异常 符号反差异常 最小边缘反差异常 调制比异常 缺陷度异常 可译码度异常 Z尺寸设计裕量 风险等级 1 塑料 0.0 0.337 0.0 4.0 4.0 0.3 1.0 1.9 1 0 1 参考译码|调制比|缺陷度 1 0 0 1 1 0 3 极高风险 2 金属 0.4 0.358 0.8 4.0 4.0 0.3 0.0 3.4 1 0 1 参考译码|调制比|缺陷度 1 0 0 1 1 0 3 极高风险 3 金属 0.0 0.371 0.0 4.0 4.0 0.2 0.0 0 1 0 1 参考译码|调制比|缺陷度|可译码度 1 0 0 1 1 1 3 极高风险
数据结构样例
序号 印刷载体 符号等级 Z尺寸 参考译码等级 符号反差等级 最小边缘反差等级 调制比等级 缺陷度等级 可译码度等级 条码不合格 尺寸不合格 符号等级不合格 符号等级不合格归因 参考译码异常 符号反差异常 最小边缘反差异常 调制比异常 缺陷度异常 可译码度异常 Z尺寸设计裕量 风险等级
数据状态
  • 2026-09-20

    数据知识产权登记完成