基于RFID 智能标签的生产元件溯源设计

文/刘 菲

基于条形码转换的RFID 智能标签，结合了条形码和RFID 的技术优势，可用于工业产品追溯，能识别各种生产元件，达到较理想的读取范围。

在工业4.0 和智能制造的背景下，大规模生产定制产品，实现自动生产控制，提供个性化生产数据已成为趋势。生产元件的可追溯性对自动化制造至关重要，而组件的可追溯性已应用于生产控制、物流优化等环节。工厂对生产元件和产品的跟踪要求贯穿于整个生产过程中甚至之后，这就需要对生产元件进行个体识别。在某些情况下，利用条形码或RFID 标签的追溯方法可有效追踪生产链中的各个组件，并将组件与生产元件链接起来。

现有的条形码溯源方法主要有以下问题：①假设从生产到最终客户都跟踪生产元件，那么由于攻击者可以复制ID，就会出现伪造标签的情况。②条形码通常是在零件制造后单独粘贴的，会导致无法从第一个生产步骤跟踪生产元件的单个生产数据。③对于批量生产的元件，条形码的批量描述特点会使厂家放弃可追溯性。针对以上问题，在一些研究中提出了对象识别的替代方法。

RFID 智能标签的设计

如今，光学条形码非常流行，在商业上也有很多成功应用的案例，如可快速识别物品。尽管在识别距离方面受到限制，但条形码的应用几乎是通用的。通过改变一些平行线的宽度和间距来表示数据的条形码，在许多应用中被用作自动识别和数据捕获。作为流行的无线技术，射频识别技术（RFID）克服了条形码的局限性，允许更有效、更智能的应用，可以建立有效的追溯系统。目前，基于条形码和RFID 技术的混合式跟踪系统备受关注，已在贵重物品运输和医疗等领域中应用。

本文旨在实现单一标签设计，将条形码和RFID 技术结合在同一RFID 智能标签上，并简化制造过程、降低成本。

1.标签天线设计

大多数RFID 标签天线是基于均匀或不均匀的曲折线结构设计而成的。为了获得可接受的读取范围，需要在弯曲天线和芯片之间实现良好的阻抗匹配，通常使用电磁仿真工具来优化阻抗匹配。

传统的条形码由具有不同宽度和间隙的多个平行条组成，只需对条形码进行很小改动，将其垂直条与非常细的水平桩相连即可转换为RFID 标签天线。将各个条相互连接，条形码的可读性不会被修改。但为了具有良好的RFID 读取范围，本文将继续优化与RFID 芯片的阻抗匹配和天线的方向性。

优化标签宽度的设计方法

通过研究发现，可通过优化条的长度和宽度来实现阻抗匹配。虽然更改条形码的长度不会影响其光学可读性，但应谨慎地实现条宽度的优化，否则条形码将无法被正确扫描。仅通过沿宽度轴方向缩放，整个结构便可实现条宽度的优化。因此，所有条和间隙的宽度都以相同的因子进行缩放，保持了光学可读性。

虽然将IC 阻抗与天线匹配并不是设计RFID 标签的唯一途径（之前的研究曾使快速响应代码与RFID 芯片相匹配），但此结构的总体辐射效率和方向性非常低，可将读取范围减小到几十厘米。

RFID 标签的读取范围为可以读取标签的最大距离，该距离取决于芯片的灵敏度、标签天线增益、极化和天线与芯片之间的匹配。使用Friis 方程，可将RFID标签的读取范围性能计算为：其中，λ 是阅读器发射的载波的波长，Peirp是规定的等效全向辐射功率，Pth是芯片的激活功率，Gtag是标签天线增益，p 是读取器和标签天线之间的极化损耗因子。|S|2是由式给出的功率反射系数，其中，Zant和Zchip分别是标签天线和IC 阻抗。

与常规RFID 标签相比，线性条形码具有相似的全向辐射方向图和良好的方向性。曲折天线的最大指向性较条形码标签的指向性更高。

2.智能标签的制作

本文是基于EAN-13 和Code 128 条形码标准开展的RFID 智能标签设计，这两个标准是在消费品以及物流运输行业中最常用的条形码标准。

使 用Microsoft Office 条形码加载项生成条形码，然后以.dxf 格式导出条形码，使用ANSYS HFSS 进行仿真和优化。标签经过优化用以匹配Monza-R6 RFID 芯片，该芯片采用1.8kΩ 电阻和1.37pF 电容并联连接，RFID IC 灵敏度为20dBm（10µW）。设计的两个基于EAN-13 条形码的不同大小的标签和一个基于Code 128 的标签，均未超出条形码标准的大小限制。

3.智能标签的测量

使用手持式光学条形码阅读器进行测试，能够成功读取智能标签的所有原型，然后使用Voyantic Tagformance 测量系统测量已实现标签的数量。该系统可以提供被测标签的反向散射信号强度，从而估算其读取范围。Code128 和EAN-13 的读取范围分别为12.5m 和11m。尺寸较小的标签可能呈现出较低的方向性，从而降低其读取范围。这些结果证明了基于条形码转换的RFID 智能标签的技术可行性。

本文设计的基于条形码转换的RFID 智能标签，结合了条形码和RFID 的技术优势，可用于工业产品追溯，能识别各种生产元件，达到较理想的读取范围。