Codes à barres sont une caractéristique commune des systèmes de gestion des stocksLes codes-barres sont un moyen rapide et facile de suivre et d'identifier les produits. Cependant, les codes-barres peuvent parfois être endommagé ou difficile à lirece qui peut entraîner des erreurs et un manque d'efficacité dans le processus de gestion des stocks. C'est dans ce contexte que l apprentissage automatique arrive.

Dans cet article, nous examinerons comment l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) et des algorithmes d'apprentissage machine (ML) peut... améliorer la vitesse et la précision de la lecture des codes-barres.

Améliorer la précision de la lecture des codes-barres grâce à l'IA et à la ML

Grâce à l'utilisation d'algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, nous, à Mobile Inventory a développé un système que peut scanner et reconnaître avec précision les codes-barresmême s'ils sont endommagés ou difficiles à lire. Ce système fonctionne en apprenant à reconnaître des modèles dans les données contenues dans les codes-barres. En analysant de grandes quantités de données, les systèmes peuvent identifier les caractéristiques standard des codes-barres de bonne qualité et utiliser ces informations pour améliorer leur précision lors de la lecture de codes-barres endommagés ou difficiles à lire.

Outre ces approches, nous utilisons également l'apprentissage automatique pour reconnaître et corriger les erreurs courantes dans les codes-barres. Par exemple, s'il manque un chiffre ou s'il y a une faute de frappe dans un code-barres, le système d'apprentissage automatique le reconnaît et corriger automatiquement l'erreur. Cela permet d'améliorer la précision du système de lecture des codes-barres et de réduire le nombre d'erreurs.

Bibliothèque Google ML Kit

L'une des technologies que nous avons intégrées est la bibliothèque Google ML Kit, qui utilise l'apprentissage automatique pour scanner et interpréter les codes-barres. La bibliothèque peut exécuter l'ensemble de l'algorithme localement sur l'appareil et utilise la caméra de l'appareil pour scanner et interpréter les codes-barres en temps réel. Il peut reconnaître une variété de formats de codes-barres, y compris les codes QR, les codes UPC et d'autres.

Extrémité inférieure

Dans l'ensemble, l'utilisation de l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer la précision de la lecture des codes-barres peut améliorer considérablement la collecte et le traitement des données tout en réduisant les erreurs et les inefficacités. La bibliothèque Google ML Kit n'est qu'un exemple de la manière dont ces technologies peuvent être utilisées pour de scanner et d'interpréter plus efficacement les codes-barresIl est probable que le développement et l'innovation dans ce domaine se poursuivront dans les années à venir. Notre entreprise, Inventaire mobiles'engage à utiliser ces technologies pour offrir à ses clients la meilleure expérience possible en matière de lecture de codes-barres.