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हाँ! स्क्रीनशॉट, फ़ोटो और स्कैन किए गए दस्तावेज़ काम करते हैं। QR कोड बस स्पष्ट और बहुत धुंधला नहीं होना चाहिए।

1994 में Denso Wave की एक खोज, और Go बोर्ड

QR code का आविष्कार 1994 में Masahiro Hara ने किया था, जो Denso Corporation के विकास विभाग में एक इंजीनियर थे (वह spin-off subsidiary जो बाद में Denso Wave बनी, आधिकारिक रूप से बाद में स्थापित हुई), जापानी automotive manufacturing में एक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए। Toyota का lean manufacturing model, जिसमें Kanban tags और high-mix low-volume production पर जोर था, उतने SKUs उत्पन्न कर रहा था जितने मौजूदा one-dimensional barcodes संभाल नहीं सकते थे। सुपरमार्केट उत्पादों पर printed एक standard linear barcode लगभग बीस characters रखता है; एक single automotive part को order number, part number, lot, supplier और process flag track करने की आवश्यकता हो सकती है, इसलिए workers को एक के बाद एक लगभग दस barcodes पढ़ने पड़ते थे, जिससे गलत readings की दर बढ़ जाती थी। Hara को 1992 में एक ऐसा two-dimensional code design करने का काम सौंपा गया जो किसी भी orientation में, तेज़ी से, पूरे tag को एक symbol में समेट सके।

प्रसिद्ध origin story के अनुसार Hara को lunch के दौरान Go खेलते समय encoding scheme की समझ आई, जो एक प्राचीन board game है जिसमें काले और सफेद पत्थर 19×19 grid पर व्यवस्थित होते हैं। एक matrix barcode के काले-सफेद modules essentially एक square lattice पर Go stones की तरह हैं, और Hara ने पहचाना कि यह dense two-dimensional pattern उसी physical क्षेत्र के one-dimensional barcode की तुलना में कहीं अधिक जानकारी रख सकता है। पहेली का दूसरा टुकड़ा orientation था: एक scanner को कैसे पता चलेगा कि code कहाँ शुरू होता है, कहाँ खत्म होता है, और कौन सी तरफ ऊपर है, जब code को तिरछा या उल्टा photograph किया गया हो? Hara का उत्तर प्रत्येक QR code के तीन कोनों में तीन concentric-square finder patterns हैं।

ऐसा pattern चुनने के लिए जो सामान्य print से न टकराए, Hara की team ने हज़ारों magazines, newspapers और printed materials का सर्वेक्षण किया और काले-सफेद क्षेत्रों की run-length frequencies को tabulate किया। उन्होंने पाया कि stripe widths का अनुपात 1:1:3:1:1 (एक पतली काली, पतली सफेद, मोटी काली, पतली सफेद, पतली काली) सामान्य print में लगभग कभी नहीं आता था। यही अनुपात scanners खोजते हैं। जब एक camera किसी image में तीन ऐसे क्षेत्र देखता है जिनकी stripe widths दोनों axes पर 1:1:3:1:1 से मेल खाती हैं, तो वह उन्हें confidently QR symbol के तीन कोने कह सकता है और वहाँ से perspective को ठीक कर सकता है। यह अनुपात इतना मज़बूत निकला कि QR codes को curved surfaces पर, लगभग तीस degrees तक के angles पर, और partial occlusion के बावजूद decode किया जा सकता है।

ओपन-लाइसेंसिंग का निर्णय

Denso Wave का दूसरा निर्णायक योगदान तकनीकी नहीं बल्कि strategic था। कंपनी QR code पर patents रखती है (और iQR और SQRC जैसे derivatives पर patents दर्ज करती रहती है), लेकिन उसने स्पष्ट रूप से उन QR codes के उपयोग के लिए royalty अधिकार छोड़ दिए हैं जो सार्वजनिक JIS और ISO मानकों के अनुरूप हैं। Denso Wave की सार्वजनिक स्थिति, जिसे उसके qrcode.com FAQ और patent pages पर दोहराया गया है, यह है कि QR code के commercial उपयोग के लिए न कोई लाइसेंस चाहिए, न कोई contract आवश्यक है, न कोई शुल्क देना है, जब तक symbol ISO/IEC 18004 specification का पालन करता हो। «QR Code» शब्द का trademark पंजीकृत है, लेकिन underlying matrix barcode मुफ़्त है।

1994 में यह कोई स्पष्ट कदम नहीं था। Symbol Technologies, जो तब PDF417 patent की मालिक थी, royalties वसूल रही थी; Aztec और Datamatrix की भी शुरुआत में ऐसी ही बाधाकारी histories थीं। Denso Wave का format को मुफ़्त देने का निर्णय मतलब था कि कोई भी (printer manufacturers, mobile phone makers, payment networks, restaurant chains, contact-tracing app developers) बिना किसी legal झंझट के QR codes integrate कर सकता था। यही निर्णय सबसे बड़ा कारण है कि QR codes ने consumer applications में 2D-barcode की दौड़ जीती।

Reed-Solomon error correction: धुंधला QR फिर भी क्यों काम करता है

QR code के आंशिक रूप से धुंधले, फटे या छोटे logo से ढके होने पर भी काम करने का कारण Reed-Solomon error correction है, जो एक चालीस साल पुरानी coding-theory technique है। Reed-Solomon codes को Irving S. Reed and Gustave Solomon के पाँच-पृष्ठ के paper «Polynomial Codes over Certain Finite Fields» में प्रस्तुत किया गया था, जो तब MIT Lincoln Laboratory के staff members थे। यह paper दिसंबर 1958 में एक internal Lincoln Lab report के रूप में पूरा हुआ और 1960 में Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 8, pp. 300-304, में थोड़े संशोधित रूप में प्रकाशित हुआ। Reed और Solomon मूल रूप से SAGE air-defence system पर काम कर रहे थे, जिसे noisy wartime communication links पर radar signals को coherent रखने की आवश्यकता थी। उनकी insight यह थी कि data की एक sequence को एक finite field पर polynomial के coefficients के रूप में treat किया जा सकता है, जिसे points के एक set पर evaluate किया जाए; over-evaluation में redundancy एक receiver को polynomial recover करने देती है, भले ही कुछ evaluations गलत हों। वही mathematics CDs, DVDs, deep-space probe transmissions, broadcast television, और (1994 से) दुनिया के हर QR code को रेखांकित करता है।

QR codes चार user-selectable error-correction levels प्रदान करते हैं, हर एक data capacity और robustness के बीच एक अलग trade-off है:

अधिक correction का खर्च reduced capacity है: QR code का वही physical version Level L की तुलना में Level H पर बहुत कम payload रखता है, क्योंकि अधिक modules parity bits से भरे होते हैं।

Version 40 पर Capacity: उच्चतम सीमा

QR codes चालीस versions में आते हैं। Version 1, 21×21 modules का है। हर अगला version प्रति side 4 modules जोड़ता है, इसलिए version 2, 25×25 है, version 3, 29×29 है, version 40 तक 177×177 modules पर। सबसे कम error correction (L) के साथ version 40 पर अधिकतम payloads:

ये maximums अधिक correction के साथ तेज़ी से घटते हैं: Level H पर वही version 40 symbol केवल 3,057 digits, 1,852 alphanumeric characters, 1,273 bytes, या 784 kanji रखता है। व्यवहार में, कुछ सौ bytes से अधिक के QR codes दुर्लभ हैं; version 20 या उससे अधिक तक पहुँचते-पहुँचते, modules इतने छोटे हो जाते हैं कि high-resolution camera के बिना arm की length पर phone से reliably scan करना मुश्किल हो जाता है।

Datamatrix, Aztec, PDF417: QR के विकल्प जो आपको दुनिया में मिलेंगे

इन चारों में, QR codes ने तीन कारणों से consumer market जीता: तीन corner finders की बदौलत omnidirectional scanning, open licensing, और 1990 के दशक के अंत में Japanese mobile-phone industry के साथ गहरा integration, जिसने किसी भी competitor से पहले उन्हें installed scanners का critical mass दिया।

ISO मानकीकरण की समयरेखा

QR codes को पहली बार जनवरी 1999 में एक Japanese Industrial Standard (JIS X 0510) के रूप में और जून 2000 में एक international standard, ISO/IEC 18004, के रूप में प्रकाशित किया गया था। ISO/IEC 18004:2006 (सितंबर 2006) ने इसे replace किया; इसने «QR Code 2005» को define किया, जो additional alignment patterns के साथ Model 2 का एक मामूली extension था। ISO/IEC 18004:2015 (फरवरी 2015) ने symbol का नाम बदलकर केवल «QR Code» कर दिया (year suffix हटाकर), clarifications जोड़ीं, और minor errors ठीक कीं। वर्तमान edition ISO/IEC 18004:2024 है, चौथा edition, अगस्त 2024 में प्रकाशित। यह standard, सभी ISO publications की तरह, paid PDF के रूप में बेचा जाता है; कई open-source implementations (विशेष रूप से ZXing) spec के living references के रूप में काम आए हैं।

Denso Wave के variants: Micro QR, iQR, SQRC, rMQR

Hara की original 1994 specification को अब Model 1 कहा जाता है। Model 2, जो 1997 में define हुआ, वह version है जो अधिकांश लोग «QR code» कहने पर मतलब करते हैं; यह version 40 तक extends करता है और आधुनिक ISO standard का आधार है। Micro QR Code केवल एक finder pattern और एक छोटे quiet zone का उपयोग करता है, तंग स्थानों में fit होता है। iQR Code, 2011 में Denso Wave द्वारा प्रस्तुत, Model 2 से 80% तक अधिक capacity रखता है; square या rectangular हो सकता है, 422×422 modules और 40,000 digits तक। SQRC (Secure QR Code) दो layers रखता है: एक public layer जिसे कोई भी QR scanner पढ़ सकता है, और एक private encrypted layer जिसके लिए special reader और key की आवश्यकता है। rMQR (Rectangular Micro QR Code) को 2022 में ISO/IEC 23941 के रूप में standardise किया गया: Micro QR और iQR का एक hybrid, ऊँचाई से कहीं अधिक चौड़ा, label के किनारे या printed circuit board की edge जैसी narrow strips में fit होता है।

COVID के बाद की उछाल और China की QR-payment संस्कृति

पश्चिम में 2010 के दशक के अधिकांश समय QR-code adoption सुस्त था। फिर COVID-19 आया। WHO ने 11 मार्च 2020 को pandemic घोषित किया, और हर जगह restaurants, transport hubs और public buildings को menus share करने, visitors log करने और payments process करने के contactless तरीके चाहिए थे, और QR code ही एकमात्र mature, hardware-free contactless surface था। 2020 के मध्य तक, US और European restaurants में QR-code menus लगभग सार्वभौमिक हो गए थे। Singapore में QR-payment transaction volume 2021 के दौरान year-on-year लगभग 272% बढ़ने की रिपोर्ट है। उन उपयोगों में से कई (विशेष रूप से menus) acute phase के बाद कम हो गए, लेकिन सार्वजनिक स्थानों पर QR scan करने की सांस्कृतिक बाधा स्थायी रूप से टूट गई।

QR adoption का दूसरा इंजन (कालानुक्रमिक रूप से पहला) China का mobile-payment ecosystem है। Alipay ने 2011 में QR payments शुरू किए; Tencent के WeChat Pay ने 2014 में अनुसरण किया और Spring Festival «red envelope» feature के साथ adoption को supercharge किया, launch के एक महीने के भीतर 30 million से 100 million users तक पहुँच गया। 2016 तक, China में QR-code payments के माध्यम से $1.65 trillion से अधिक का लेन-देन हुआ। आज, Alipay Chinese mobile-payment market का लगभग 53% और WeChat Pay लगभग 42% रखता है, एक साथ लगभग 90%। China में 90% से अधिक mobile payments QR codes के माध्यम से होती हैं, और लगभग 70% आबादी इनका नियमित रूप से उपयोग करती है।

जब पश्चिम को native QR scanning मिली

पश्चिम में adoption का दूसरा major catalyst native camera support था। Apple ने सितंबर 2017 में iOS 11 ship किया, और उस version का Camera app default रूप से चुपचाप QR codes पहचानता था, पहली बार किसी iPhone ने third-party app install किए बिना QR पढ़ा। Apple ने WWDC 2017 में इस feature का उल्लेख भी नहीं किया; reviewers ने इसे public release के बाद discover किया। यह बदलाव पहले वर्ष में 700 million से अधिक iPhones तक पहुँचा। Google ने अनुसरण किया: Google Lens ने मई 2018 में QR support जोड़ा और दस Android manufacturers के camera apps में rollout शुरू किया; Android 9, उसी वर्ष जारी, ने platform पर native QR scanning को मानक बनाया। लगभग एक वर्ष के भीतर, dedicated «QR scanner» apps का युग प्रभावी रूप से समाप्त हो गया।

Quishing: QR phishing का उदय

वही low-friction scanning जिसने pandemic में QR codes को उपयोगी बनाया, उसने उन्हें phishing-attack designers के लिए भी आकर्षक बना दिया। Quishing (QR code के माध्यम से phishing) एक email या printed flyer में embedded QR image का उपयोग एक malicious URL deliver करने के लिए करती है। क्योंकि URL code के अंदर छिपी है, traditional email security gateways जो link text scan करते हैं वे उसे inspect नहीं कर सकते; क्योंकि user को आमतौर पर personal mobile device से scan करने के लिए कहा जाता है, attack corporate network (अपनी protections के साथ) से phone (अक्सर बिना protections के) की ओर चला जाता है।

पैमाना तेज़ी से बढ़ा। 2021 से 2023 तक, QR-code scans 433% बढ़े। QR payload का उपयोग करने वाले phishing emails का अनुपात 2021 में लगभग 0.8% से बढ़कर 2023 में लगभग 12.4% हो गया, और 2024 में लगभग 10.8% पर stabilise हुआ। 2023 तक, QR codes सभी phishing attacks के 22% में दिखाई दिए। लगभग 27% quishing emails multi-factor authentication notices का रूप धारण करती हैं; लगभग 90% login credentials को target करती हैं। C-suite executives को rank-and-file employees की तुलना में quishing attempt मिलने की 42 गुना अधिक संभावना है। security teams ने जो defensive answer तय किया है: QR payloads auto-open मत करो। उन्हें decode करें, URL को plain text में देखें, और निर्णय लें। यही वह काम है जो एक image-based QR reader (जैसे यह) एक सावधान user को करने देता है।

URI schemes जो आप commonly decoded देखेंगे

QR code bytes की एक string के चारों ओर बस एक wrapper है; उन bytes का अर्थ convention द्वारा dictated होता है। कुछ conventions लगभग हर वह चीज़ cover करती हैं जो वास्तव में देखी जाती है:

यह reader decoded payload को plain text के रूप में दिखाता है। link का पालन करना या text copy करना आपका निर्णय है; कुछ भी automatically नहीं खुलता।

Browser-based decoding पर्दे के पीछे कैसे काम करती है

Browser-side QR decoding में दो open-source libraries dominate करती हैं। jsQR, जिसे Daniel Beaver ने GitHub handle «cozmo» के तहत लिखा, एक pure-TypeScript port है जो raw ImageData (canvas, video frame, या uploaded image का pixel array) लेता है और decoded text return करता है। इसकी कोई dependencies नहीं हैं, कोई platform-specific code नहीं है, और यह CDN से एक single script tag के रूप में ship करने के लिए काफी छोटा है। यह tool jsQR का उपयोग करता है। दूसरा major option ZXing («Zebra Crossing») का JavaScript port है, जो एक originally Java barcode library है जो QR के अलावा कहीं अधिक 2D और 1D formats support करती है, npm पर @zxing/library और @zxing/browser के रूप में published।

एक तीसरा रास्ता platform-native BarcodeDetector API है, जो W3C Shape Detection API का हिस्सा है, जो JavaScript के लिए एक browser-built-in barcode reader उजागर करता है। BarcodeDetector मई 2020 में Chrome 83 में enabled-by-default ship हुआ (Microsoft Edge ने उसी समय इसे लिया)। हालाँकि, API platform-dependent है: यह operating-system-level barcode detection पर निर्भर करता है और macOS, Android, और Android पर Chrome पर fully supported है; Windows और Linux Chrome इसे implement नहीं करते। Firefox और Safari ने इसे ship नहीं किया है। अधिकांश production browser QR scanners jsQR या zxing-js को fallback के रूप में उपयोग करते हैं, BarcodeDetector उपलब्ध होने पर उसे call करते हैं और अन्यथा JavaScript decoder।

अधिक प्रश्न

इस tool का उपयोग क्यों करें, अपने phone को code पर point करने के बजाय?

तीन वास्तविक कारण: (1) QR पहले से ही आपके computer पर एक image के अंदर है (email का screenshot, downloaded poster, PDF page) और उसे scan के लिए phone पर लाना friction जोड़ता है; (2) QR संदिग्ध है और आप उसे follow करने से पहले URL पढ़ना चाहते हैं (यह quishing-defence use case है); (3) आपने खुद एक QR बनाया और phone camera के माध्यम से round-tripping किए बिना payload verify करना चाहते हैं।

सबसे छोटा QR code कौन सा है जो अभी भी reliably scan होता है?

लगभग version 1 (21×21 modules) Level H error correction पर, 1cm × 1cm या बड़े आकार में printed, arm की length पर अच्छी रोशनी में phone से scan किया गया। उससे नीचे, resolution अधिकांश phone cameras की resolve करने की क्षमता से कम हो जाती है। physical printing के लिए, rule of thumb यह है कि QR की edge length expected scan distance की कम से कम 1/10th होनी चाहिए: एक 5cm code लगभग 50cm दूर से scan होता है।

मेरी image decode नहीं हो रही। मैं क्या कर सकता हूँ?

QR को tighter crop करें (background clutter हटाएँ), contrast बढ़ाएँ (बहुत faint codes decode नहीं होते), extreme perspective skew से बचें (~30° से अधिक perspective-correction step को खराब करता है), और check करें कि तीनों बड़े concentric-square finder patterns intact हैं। यदि तीनों corner finders में से एक भी missing या obscured है, तो decoder orientation स्थापित नहीं कर सकता। यदि QR के center में logo embedded है, तो यह तब भी काम करना चाहिए जब तक source Level H error correction पर generate किया गया हो।

क्या इस QR में URL को follow करना सुरक्षित है?

यह tool URL decode करता है लेकिन उसका मूल्यांकन नहीं करता। Domain को ध्यान से देखें: क्या यह उस brand से मेल खाता है जिसे QR represent करने का दावा करता है? क्या यह कोई URL shortener (bit.ly, tinyurl, आदि) है जो वास्तविक destination छुपा रहा है? यदि कुछ भी गड़बड़ दिखे (गलत spelled domain, अपरिचित TLD, IP address, असामान्य रूप से लंबा URL), तो इसे किसी संदिग्ध email link की तरह treat करें। scan से पहले decode करने का पूरा उद्देश्य आपको वह निर्णय लेने का मौका देना है।

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