Barcodes sind ein gemeinsames Merkmal der modernen WarenwirtschaftssystemeSie bieten eine schnelle und einfache Möglichkeit, Produkte zu verfolgen und zu identifizieren. Allerdings können Barcodes manchmal beschädigt oder schwer zu lesenDies kann zu Fehlern und Ineffizienzen bei der Bestandsverwaltung führen. Dies ist der Punkt maschinelles Lernen kommt herein.
In diesem Artikel wird untersucht, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernalgorithmen (ML) Verbesserung der Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Scannen von Barcodes.
Verbesserung der Genauigkeit von Barcode-Scans mit KI und ML
Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens können wir bei Mobile Inventory entwickelte ein System dass kann Barcodes genau scannen und erkennenselbst wenn sie beschädigt oder schwer zu lesen sind. Dieses System funktioniert, indem es lernt, Muster in den in den Strichcodes enthaltenen Daten zu erkennen. Durch die Analyse großer Datenmengen können die Systeme Standardmerkmale von Barcodes guter Qualität erkennen und diese Informationen nutzen, um ihre Genauigkeit beim Lesen beschädigter oder schwer lesbarer Barcodes zu verbessern.
Zusätzlich zu diesen Ansätzen setzen wir auch maschinelles Lernen ein, um häufige Fehler in Barcodes zu erkennen und zu korrigieren. Wenn in einem Barcode zum Beispiel eine Ziffer fehlt oder ein Tippfehler vorliegt, erkennt das maschinelle Lernsystem dies und den Fehler automatisch zu korrigieren. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit des Barcode-Scansystems weiter zu verbessern und die Anzahl der Fehler zu verringern.
Google ML Kit-Bibliothek
Eine der von uns integrierten Technologien ist die Google ML Kit-Bibliothek, die maschinelles Lernen zum Scannen und Interpretieren von Barcodes verwendet. Die Bibliothek kann den gesamten Algorithmus lokal auf dem Gerät ausführen und nutzt die Kamera des Geräts, um Barcodes in Echtzeit zu scannen und zu interpretieren. Es kann eine Vielzahl von Barcodeformaten erkennen, darunter QR-Codes, UPC-Codes und andere.
Unteres Ende
Insgesamt hat der Einsatz von KI und Algorithmen des maschinellen Lernens zur Verbesserung der Genauigkeit beim Scannen von Barcodes das Potenzial, die Datenerfassung und -verarbeitung erheblich zu verbessern und gleichzeitig Fehler und Ineffizienzen zu verringern. Die Google ML Kit-Bibliothek ist nur ein Beispiel dafür, wie diese Technologien genutzt werden können, um Barcodes effektiver scannen und interpretierenund es ist wahrscheinlich, dass wir in den kommenden Jahren weitere Entwicklungen und Innovationen in diesem Bereich erleben werden. Unser Unternehmen, Mobiles Inventarist bestrebt, diese Technologien zu nutzen, um unseren Kunden das bestmögliche Barcode-Scannerlebnis zu bieten.