CN108875875A - 一种标签及防伪方法 - Google Patents
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Abstract
一种标签及防伪方法,属于商品流通防伪领域为了能够解决实质上显著增强防伪能力,技术要点是:将二维码与防伪底纹结合的问题,在加密二维码的外侧的空白区域或加密二维码中央纠错区域印刷具有不同管理编号信息的防伪底纹,所述防伪底纹的编号的信息同时被绑定于所述加密二维码中。
Description
技术领域
本发明属于商品流通防伪领域,涉及一种标签及防伪方法。
背景技术
二维码作为一种可以隐形包含大量信息的便捷载体,结合材料、光学、图形和互联网技术,已经被广泛运用到商品溯源和防伪领域中,现有的单独的二维码,或单独的防伪底纹,在防伪过程中容易被破解,如果将二者进行结合,虽然可以加强防伪的作用,但是,仅是单纯的将两种防伪方式叠加组合,被破解难度实际上只是二者叠加,并不会在实质上解决增强防伪能力的问题,使二者的结合能够不仅发挥各自的防伪能力,并且能够显著增强二者防伪能力之和,显得尤为重要。
发明内容
为了能够解决实质上显著增强防伪能力,将二维码与防伪底纹结合的问题,本发明提出如下技术方案:
一种标签及防伪方法,在加密二维码的外侧的空白区域或加密二维码中央纠错区域印刷具有不同管理编号信息的防伪底纹,所述防伪底纹的编号的信息同时被绑定于所述加密二维码中。
有益效果:本发明所述的二维码标签,由于每个批次商品的二维码标签会采用不同管理编号的防伪底纹图案,管理编号的信息同时保存在加密二维码中,可以实现加密二维码和防伪底纹的绑定,这样,加密二维码与防伪底纹形成对应关系,且这种对应关系被保存在云平台,除了二维码和底纹识别外,还能对这种对应关系进行验证,只有与二维码绑定的防伪底纹表示的图片信息与平台一致,才能认为,该二维码标签没有被伪造。因而,加密二维码绑定防伪底纹的管理编号,能够更为显著增强防伪能力。
附图说明
图1为商品流通的业务流程图。
具体实施方式
实施例1:
一种标签及防伪方法,:在加密二维码的外侧的空白区域或加密二维码中央纠错区域印刷具有不同管理编号信息的防伪底纹,所述防伪底纹的编号的信息同时被绑定于所述加密二维码中。
作为优选,所述加密二维码由防伪编号与防伪底纹编号通过加密算法生成;
作为优选,所述的防伪编号是由所述云平台使用Twitter-Snowflake算法生成64位的UUID全局唯一标识符,然后转化为64进制的全局唯一字符串,再冠以1位类别码与3位供货商识别码,生成的具有唯一性的防伪编号。所述类别码用于定义这个防伪编号的种类,可以包括如下信息码:A:商品码;B:外包装码:C:中包装码:D:大包装码。所述供货商识别码用于定义这个防伪编号所属的供货商,一般不同的供货商使用不同的3位识别码来区分。
在一种方案中,所述防伪底纹由所述云平台首先通过OpenGL ES纹理映射的方法生成一款基础底纹,然后在确定好的若干个靠近防伪底纹边缘的位置的点上做出长度为3~5个像素点,颜色与基础底纹的底色相同,使基础底纹的相应位置的线条被切出缺口的标记。
在一种方案中,在防伪底纹的左上、右上和左下三个位置上设置用于定位防伪底纹位置的方形定位块,在所述二维码标签的表面具有类似于X和/或S的切口。
所述的二维码标签的防伪编号与防伪底纹由RSA非对称算法生成,其步骤如下:
所述云平台根据公钥体制对公、私密钥对的要求,随机生成密钥对K1和K1’,K1作为二维码信息加密的加密密钥,K1’作为二维码识读中的解密密钥;
所述云平台根据RSA非对称算法规则,使用K1对待编码明文信息m进行变换,生成包含防伪信息和加密信息的二维码原始数据流s,其中,待编码明文信息m为防伪编号+防伪底纹编号;对原始数据流s进行纠错,得到绘图数据流,使用绘图数据流通过调用***函数绘制出二维码图像并保存;读取二维码时,对二维码图像进行预处理、二值化、数据纠错,获取加密后的原始数据流s,并上传到所述云平台;
所述云平台根据RSA非对称算法规则,使用K1’对加密后的原始数据流s进行解密处理,获取明文信息m。
在一种实施例中,涉及一种商品防伪码标签,由云平台为每一件商品唯一对应生成,其包括内层标签与外层标签,所述的外层标签由商品识别条形码及商品溯源二维码组成;商品识别条形码是由所述云平台使用Twitter-Snowflake算法生成64位的UUID全局唯一标识符,然后转化为64进制的全局唯一字符串,再冠以1位类别码+3位供货商识别码,生成的具有唯一性的防伪编号,所述的商品溯源二维码,由云平台网址及所述防伪编号组成;所述内层标签可以为上述任意种方案所述的二维码标签。
由此,本方案提出的商品防伪码标签,能够解决现有技术中各种防伪标签形式的问题:
一、物理防伪+二维码扫码溯源方案
二维码标签介质采用物理防伪手段(常见的有:激光防伪、荧光防伪、防伪团花、微缩文字防伪、金属线防伪、易碎花刀、湿敏防伪、红外隐形、紫外隐形、光变油墨等等)初步保证一个较高的伪造成本。二维码本身采用明码(不加密) ,扫描二维码访问预先设置好的溯源信息网站获取相应的溯源信息,达到一定的防伪效果。
存在的问题
1、物理防伪技术成熟,伪造本身不是难事,至少可以做到比较像。 2、使用肉眼的方式,现场识别真假物理防伪标签几乎是不可能的。3、溯源网站可伪造,无法真正防伪。造假者制作一个假的溯源网站,把二维码信息指向这个假的网站,弹出的信息也可以和真溯源网站做的非常相似,消费者是根本无法辨别真伪的。而本方案的外层标签由商品识别条形码及商品溯源二维码组成,商品识别码与云平台绑定,而商品溯源二维码,由云平台网址及所述防伪编号组成,这样,对于商品识别码只能通过云平台适配的扫描设备才能溯源,而商品溯源二维码由于包含云平台网址信息,可以使用普通扫描设备或软件扫码知晓,这样,在商品流通中,若二者出现溯源不对应,则可以知晓为假冒。
二、二维码+防伪验证码方案
一般的做法是在二维码标签上印刷防伪网站网址和防伪验证码,并且使用涂层的方式把防伪验证码覆盖上。消费者可以通过刮开涂层,打开防伪网站,输入防伪验证码的方式进行防伪验证。
存在的问题
1、需要输码,操作繁琐。
2、防伪网站和防伪验证码都是可以伪造的,无法真正防伪。
在另一种方案中,内层标签为所述二维码标签,由于每个批次商品的二维码标签会采用不同管理编号的防伪底纹图案,管理编号的信息同时保存在加密二维码中,可以实现加密二维码和防伪底纹的绑定,这样,加密二维码与防伪底纹形成对应关系,且这种对应关系被保存在云平台,除了二维码和底纹识别外,还能对这种对应关系进行验证,只有与二维码绑定的防伪底纹表示的图片信息与平台一致,才能认为,该二维码标签没有被伪造。因而,加密二维码绑定防伪底纹的管理编号,能够更为显著增强防伪能力。
三、二维码加密技术方案
把二维码加密后印刷到标签上,只有通过特定的设备或软件(比如说,***提供的手机APP),才能扫描出正确的信息。
存在的问题
1、加密二维码是可以伪造的,无法真正防伪。造假者可以通过读取加密后的二维码信息,制作出一模一样的二维码,二维码本身也就丧失了防伪功能。
2、只能使用特定的设备或软件才能扫码操作,在商品流转(入出库管理等)和溯源查询方面非常不方便。
由上述,对于增强防伪功能,方便溯源的实现,本实施例的方案可以实现。
四、二维码扫码计数方案
***提供二维码扫码计数功能。二维码本身先用涂层隐藏起来,当消费者刮开涂层,扫描二维码的时候,***会计数并即时把扫码次数信息推送给消费者,供消费者辨别是不是购买的一手商品。
存在的问题
1、二维码和计数网站都可以伪造,防伪效果不好。
2、隐藏二维码的话,在商品流转(入出库管理等)和溯源查询方面非常不方便。
除上述方案,本实施例的方案中还是用切口,外层标签和内层标签之间仅边缘贴合且外侧标签上具有撕裂口的手段代替该现有方案,方便商品流转(入出库管理等)和溯源查询。
在该实施例中,涉及一种商品防伪分析的方法,包括如下步骤:
建立云平台,所述云平台为每一件商品生成唯一的商品防伪码,并保存到云平台的云数据中心进行管理和/或维护;
使用扫码设备对于商品流转管理和商品溯源查询,扫码设备扫描加密二维码和防伪底纹,并读取加密二维码和防伪底纹的图像信息以发送至云平台;
云平台从加密二维码信息中读取绑定的防伪底纹编号,然后从云数据中心调取相应管理编号的原始防伪底纹图片,通过相似度算法对两张防伪底纹图片进行相似度对比计算以确定图像是否匹配;
如果对比匹配,云平台记录该加密二维码被扫码的次数,并把匹配信息和扫码次数推送至扫描设备;否则,对比不匹配,云平台把不匹配的信息推送至扫描设备;
在一种方案中,所述的商品防伪码标签是上述任意种方案所述的商品防伪码标签。
在一种方案中,记载一种商品防伪分析的方法,商品识别条形码是一维码,使用接入到云平台的扫码设备读取商品识别条形码中的防伪编号,对商品进行商品流转管理信息和溯源信息的查询;商品溯源二维码是二维码,其中包含云平台网址和防伪编号,在云平台网址中提供了和云平台对接的接口,第三方扫码软件或设备通过扫描商品溯源二维码能够查询溯源信息。
作为优选的一种方案,对于溯源方法的说明方案如下:
一种防止假冒伪劣商品进入流通领域的方法,包括如下步骤:
S1 .建立云数据中心及云平台;
S2 .采集商品信息,将商品信息通过所述云平台上传至所述云数据中心以保存;
S3 .所述商品信息附着于商品条形码;
S4 .授权经销商信息,并将经销商信息通过所述云平台上传至所述云数据中心以保存;
S5 .当经销商通过云平台订购商品,所述云平台通过采集经销商授权信息、所述商品条形码、以及订购商品数量的信息,通过所述云平台生成商品唯一流通码,所述商品唯一流通码再通过加密运算生成唯一验证码;最后每一个商品都会产生包括:商品本身附着的商品条形码、通过云平台生成的唯一流通码、经过加密运算最终生成的唯一验证码;
S6 .通过Hash散列函数将所述商品唯一验证码映射到云数据中心,并实现一一对应关系,使每一个商品信息都有一个独立的唯一验证码与它绑定。
该方法还包括步骤:S7 .商品在流通过程中对商品信息采集与记录。
所述步骤S7的具体方法是:所述云平台接收经销商的订购信息,其根据经销商订
购商品数量生成等数量的唯一流通码及唯一验证码,并将该批次商品数量标记为已出库,并记录经销商订购信息,经销商订购信息包括:商品名称、规格型号、订购日期、订购数量,以及对应的商品条形码、商品流通码、商品唯一验证码、经销商所在地点、物流信息,并将上述全部信息内容更新至云数据中心保存;当商品到达经销商指定地点,经销商通过所述云平台确认收货,通过所述云平台在云数据中心详细记录该商品从生产商到经销商处的流转的详细记录。
所述方法还包括步骤S8.消费者验证。
所述步骤S8的具体方法是:当消费者通过终端扫描商品上的唯一验证码时,终端得到的唯一验证码的数据与云数据中心中的该唯一验证码对应的商品信息进行比对,如果
消费者扫描的唯一验证码得到的信息表明该被商品位于云数据中心记录中的指定地点,则列出该商品的流转记录;当消费者确认购买当前商品时,所述云平台将当前商品信息设置为已售出,并记录购买者信息;如果消费者扫描的唯一验证码得到的信息表明该被商品不位于云数据中心记录中的指定地点,则判断当前商品未被所述云平台记录。
实施例2:
本实施例可以作为独立方案,而与实施例1中等同、相近手段可以作为实施例1中方案及其更为详细的记载可以作为实施例1中各方案的补充:
一种标签及防伪方法,包括如下步骤:
S1、建立云数据中心和云平台,并提供配套的扫码专用手机APP;
S2、所述云平台为每一件商品生成唯一的商品防伪码,并保存到云数据中心管理和维护;
S3、所述商品防伪码由内外两层标签构成,外层标签和内层标签之间仅边缘贴合且外层标签上设有撕裂口;
S4、所述外层标签由商品识别条形码及商品溯源二维码组成,用于商品流转管理和商品溯源查询;
S5、所述商品识别条形码,是由所述云平台使用Twitter-Snowflake算法,生成64位的UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,然后转化为64进制的全局唯一字符串,再冠以1位类别码+3位供货商识别码,生成具有唯一性的防伪编号,可以使用标准扫码设备或软件(比如说,扫码枪和微信等)及所述扫码专用手机APP进行商品流转管理和商品溯源查询,方便操作和管理;
S6、所述商品溯源二维码,由所述云平台网址及步骤S5中生成的防伪编号组成,任何第三方扫码软件(比如说微信等)都可以识别,用于对商品溯源查询;
S7、所述内层标签由加密二维码、防伪底纹及花刀防转移技术组成,用于最终消费
者判断当前商品的真伪;
S8、所述加密二维码,由所述步骤S5中生成的防伪编号与防伪底纹编号相结合通过加密算法生成,目前主流的加密算法有DES对称法和RSA非对称法,加密算法只要加密效果可靠即可,不拘泥于某一种具体算法。
RSA非对称算法的实施例如下:
1)所述云平台的密钥生成模块根据公钥体制对公、私密钥对的要求,随机生成密钥对K1 (公钥) 和K1’(私钥)。K1(公钥)作为二维码信息加密模块的加密密钥,K1’(私钥) 作为二维码识读中的解密密钥。
2)所述云平台利用RSA算法,使用K1(公钥)对待编码明文信息m(防伪编号+防伪底纹编号)进行变换,生成包含防伪信息和加密信息的二维码原始数据流s。
3)对原始数据流s进行纠错后,得到绘图数据流。使用绘图数据流通过调用***函数可以绘制出二维码图像并保存。
4)所述扫码专用手机APP在读取二维码时,使用二维码读取模块对二维码图像进行预处理、二值化、数据纠错等一系列处理,获取加密后的原始数据流s,并上传到所述云平台。
5)所述云平台再利用RSA算法,使用K1’(私钥)对加密后的原始数据流s进行解密处理,获取明文信息m(防伪编号+防伪底纹编号)。
S9、所述防伪底纹,由所述云平台首先通过OpenGL ES纹理映射的方法生成一款基础底纹(线条细致复杂、形状规则的防伪纽索团花),然后在确定好的6个位置(以像素点计算位置。因为防伪底纹有可能处在加密二维码的***,6个位置选择在靠近防伪底纹边缘的位置比较合理)上做特殊标记(形状为“/”或“\”,长度为3~5个像素点,颜色与基础底纹的底色相同,效果是使基础底纹的相应位置的线条被切出缺口),可以排列组合出不同的防伪底纹图案,然后印刷在所述加密二维码的外侧的空白区或所述加密二维码中央纠错区,并在防伪底纹的左上、右上和左下三个位置上设置方形定位块,用来供所述扫码专用手机APP定位防伪底纹的位置;每个批次的二维码标签采用不同管理编号的防伪底纹图案,管理编号的信息同时保存在加密二维码中,实现加密二维码和防伪底纹的绑定,伪造难度极大。
S10、所述花刀防转移技术,是在所述内层标签上面打上类似于X、S等的切口,当在粘贴物上面撕下这枚标签的时候,标签就会在这个X、S切口的地方损坏掉,从而防止被人为从商品上撕下粘贴到假冒伪劣商品上;
S11、所述扫码专用手机APP,提供同时可以扫描加密二维码和防伪底纹的功能模块。防伪底纹图案的读取采用OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)图像识别和扫描技术实现,确保读取图像的精度。***专用APP读取到加密二维码和防伪底纹图像信息后,发送到云平台。云平台从加密二维码信息中读取绑定的防伪底纹的管理编号,然后从云数据中心调取相应的原始防伪底纹图片。通过直方图相似度算法(或OpenCV图像相似度ORB算法ORiented Brief的简称,是BRIEF算法的改进)对两张防伪底纹图片进行相似度对比,从而确定图像是否匹配。如果对比成功,云平台记录该加密二维码被扫码的次数,并即时把验证结果和扫码次数(扫码次数的推送非常重要,试想一下,消费者撕开外层标签,扫描内层加密二维码,如果返回的信息是已经扫码2次以上了,那么很有可能这个二维码标签是真的,但是同样的标签做了多份,也本身也是一种造假。)推送给消费者。当然,如果云平台校验失败,也会把校验失败的结果推送给消费者,提醒消费者该商品极有可能是假冒商品,实现终极防伪验证。
作为一种方案,该方法还包括步骤S12 .进行商品流转管理。
作为更进一步方案,所述步骤S12具体方法是:扫码专用手机APP(或扫码枪)扫描外层标签上的商品溯源二维码或商品识别条形码,进行商品流转管理(入出库管理等)记录。此时,商品基本信息和流转(入出库管理等)信息就会通过所述云平台上传至所述云数据中心加以保存。商品识别条形码是一维码,使用接入到云平台的扫码设备(扫码枪或云平台提供的手机APP)读取商品识别条形码中的防伪编号,对商品进行(入出库的)商品流转管理信息和溯源信息的查询,(第三方扫码软件(比如说,微信的扫码功能)能够读取到商品识别条形码中的防伪编号,但无法与云平台对接进行商品流转管理和查询溯源信息)商品溯源二维码是二维码,其中包含云平台网址和防伪编号,在云平台网址中提供了和云平台对接的接口,这样一来第三方扫码软件(比如说,微信的扫码功能)就可以通过扫描商品溯源二维码来查询溯源信息了。当然了云平台提供的手机APP也是可以实现同样功能的。 上述防伪方法中涉及到商品防伪码,其由内外两层标签构成,外层标签和内层标签之间仅边缘贴合且外层标签上设有撕裂口;所述外层标签由商品识别条形码及商品溯源
二维码组成,用于商品流转管理和商品溯源查询;所述商品识别条形码,是由所述云平台使用Twitter-Snowflake算法,生成64位的UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,然后转化为64进制的全局唯一字符串,再冠以1位类别码+3位供货商识别码,生成具有唯一性的防伪编号,可以使用标准扫码设备或软件(比如说,扫码枪和微信等)及所述扫码专用手机APP进行商品流转管理和商品溯源查询,方便操作和管理;
所述商品溯源二维码,由所述云平台网址及生成的防伪编号组成,任何第三方扫码软件(比如说微信等)都可以识别,用于对商品溯源查询;
所述内层标签由加密二维码、防伪底纹及花刀防转移技术组成,用于最终消费者判断当前商品的真伪;
所述加密二维码,由所述生成的防伪编号与防伪底纹编号相结合通过加密算法生成,目前主流的加密算法有DES对称法和RSA非对称法,加密算法只要加密效果可靠即可,不拘泥于某一种具体算法。
所述防伪底纹,由所述云平台首先通过OpenGL ES纹理映射的方法生成一款基础底纹(线条细致复杂、形状规则的防伪纽索团花),然后在确定好的6个位置(以像素点计算位置。因为防伪底纹有可能处在加密二维码的***,6个位置选择在靠近防伪底纹边缘的位置比较合理)上做特殊标记(形状为“/”或“\”,长度为3~5个像素点,颜色与基础底纹的底色相同,效果是使基础底纹的相应位置的线条被切出缺口),可以排列组合出不同的防伪底纹图案,然后印刷在所述加密二维码的外侧的空白区或所述加密二维码中央纠错区,并在防伪底纹的左上、右上和左下三个位置上设置方形定位块,用来供所述扫码专用手机APP定位防伪底纹的位置;每个批次的二维码标签采用不同管理编号的防伪底纹图案,管理编号的信息同时保存在加密二维码中,实现加密二维码和防伪底纹的绑定,伪造难度极大。
所述花刀防转移技术,是在所述内层标签上面打上类似于X、S等的切口,当在粘贴物上面撕下这枚标签的时候,标签就会在这个X、S切口的地方损坏掉,从而防止被人为从商品上撕下粘贴到假冒伪劣商品上;所述扫码专用手机APP,提供同时可以扫描加密二维码和防伪底纹的功能模块。防伪底纹图案的读取采用OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)图像识别和扫描技术实现,确保读取图像的精度。***专用APP读取到加密二维码和防伪底纹图像信息后,发送到云平台。云平台从加密二维码信息中读取绑定的防伪底纹的管理编号,然后从云数据中心调取相应的原始防伪底纹图片。通过直方图相似度算法(或OpenCV图像相似度ORB算法ORiented Brief的简称,是BRIEF算法的改进)对两张防伪底纹图片进行相似度对比,从而确定图像是否匹配。如果对比成功,云平台记录该加密二维码被扫码的次数,并即时把验证结果和扫码次数(扫码次数的推送非常重要,试想一下,消费者撕开外层标签,扫描内层加密二维码,如果返回的信息是已经扫码2次以上了,那么很有可能这个二维码标签是真的,但是同样的标签做了多份,也本身也是一种造假。)推送给消费者。当然,如果云平台校验失败,也会把校验失败的结果推送给消费者,提醒消费者该商品极有可能是假冒商品,实现终极防伪验证。简单讲,商品识别条形码是商品溯源二维码的一个子集。商品识别条形码主要是方便云平台进行内部管理。商品溯源二维码是方便消费者使用第三方扫码软件对商品进行溯源查询。
以上所述,仅为本发明创造较佳的具体实施方式,但本发明创造的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明创造披露的技术范围内,根据本发明创造的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明创造的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种标签及防伪方法,其特征在于,在加密二维码的外侧的空白区域或加密二维码中央纠错区域印刷具有不同管理编号信息的防伪底纹,所述防伪底纹的编号的信息同时被绑定于所述加密二维码中。
2.如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,所述加密二维码由防伪编号与防伪底纹编号通过加密算法生成;所述的防伪编号是由所述云平台生成全局唯一标识符,然后转化为全局唯一字符串,再冠以类别码与供货商识别码,生成的具有唯一性的防伪编号。
3.如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,所述防伪底纹由所述云平台首先通过OpenGL ES纹理映射的方法生成一款基础底纹,然后在确定好的若干个靠近防伪底纹边缘的位置的点上做出长度为3~5个像素点,颜色与基础底纹的底色相同,使基础底纹的相应位置的线条被切出缺口的标记。
4.如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,在防伪底纹的左上、右上和左下三个位置上设置用于定位防伪底纹位置的方形定位块,在所述二维码标签的表面具有类似于X和/或S的切口。
5.如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,所述的二维码标签的防伪编号与防伪底纹由RSA非对称算法生成,其特征步骤如下:所述云平台根据公钥体制对公、私密钥对的要求,随机生成密钥对K1和K1’,K1作为二维码信息加密的加密密钥,K1’作为二维码识读中的解密密钥;所述云平台根据RSA非对称算法规则,使用K1对待编码明文信息m进行变换,生成包含防伪信息和加密信息的二维码原始数据流s,其中,待编码明文信息m为防伪编号+防伪底纹编号;对原始数据流s进行纠错,得到绘图数据流,使用绘图数据流通过调用***函数绘制出二维码图像并保存;读取二维码时,对二维码图像进行预处理、二值化、数据纠错,获取加密后的原始数据流s,并上传到所述云平台;所述云平台根据RSA非对称算法规则,使用K1’对加密后的原始数据流s进行解密处理,获取明文信息m。
6. 如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,由云平台为每一件商品唯一对应生成,其包括内层标签与外层标签,所述的外层标签由商品识别条形码及商品溯源二维码组成;商品识别 条形码是由所述云平台生成全局唯一标识符,然后转化为唯一字符串,再冠以类别码+供货商识别码,生成的具有唯一性的防伪编号,所述的商品溯源二维码,由云平台网址及所述防伪编号组成;所述内层标签为二维码标签。
7. 如权利要求1所述的一种标签及防伪方法,其特征在于,所述的内层标签为权利要求1-5 任一项所述的二维码标签;所述外层标签和内层标签之间仅 边缘贴合且外侧标签上具有撕裂口。
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CN109831309A (zh) * | 2019-02-25 | 2019-05-31 | 胡辉萍 | 一种具有多重验证的安全码原理和方法 |
CN110866579A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-03-06 | 拍拍看(海南)人工智能有限公司 | 码缘锯齿防伪方法及产品 |
CN111832689A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-27 | 沈阳海创文化印刷有限公司 | 一种标签防伪标识设计方法 |
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2018
- 2018-06-28 CN CN201810689280.XA patent/CN108875875A/zh not_active Withdrawn
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Application publication date: 20181123 |
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