Les codes-barres sont omniprésents dans la vie moderne gestion des stocks-C'est le moyen le plus rapide d'identifier un produit et de faire avancer le travail. Mais dans le monde réel, les étiquettes se froissent, se décolorent ou sont exposées à une faible lumière. C'est à ce moment-là que les numérisations peuvent être lentes ou, pire, erronées.

C'est ici que l'apprentissage machine (ML) aide. En associant la technologie éprouvée des codes-barres à l'intelligence artificielle de l'appareil, vous pouvez accélérer la numérisation et améliorer la précisionmême si les étiquettes ne sont pas parfaites.

Ce que l'IA améliore réellement

• Détection plus rapide. De minuscules modèles ML repèrent les codes-barres dans le cadre de la caméra - même sous un angle ou partiellement couverts - afin que le décodeur obtienne une récolte propre.
• Des images plus propres. Des améliorations légères (déblurage, éclaircissement, débruitage) rendent les images difficiles lisibles sur les appareils plus anciens ou à petit budget.
• Contrôles d'erreurs. La validation intégrée des chiffres de contrôle (par exemple, EAN/UPC) permet d'éviter la plupart des erreurs de saisie avant qu'elles n'affectent vos données.
• Tolérance aux dommages (codes 2D). Les codes QR, Data Matrix, PDF417 et Aztec intègrent la correction d'erreurs, de sorte que les décodeurs peuvent récupérer le contenu même si une partie du code est endommagée.

Comment nous l'avons construit chez Mobile Inventory

Au Inventaire mobileNous combinons deux couches :

• Analyse sur l'appareil. Nous utilisons ML Kit Barcode Scanning de Google sur Android (et Vision d'Apple sur iOS) pour reconnaître les formats courants. entièrement sur l'appareil-Rapide, privé et fonctionnant hors ligne.
• Validation intelligente. Après lecture, nous vérifions la longueur, les préfixes et les chiffres. Si quelque chose ne colle pas, l'application demande simplement un nouveau balayage rapide.

Ce que cela signifie pour votre équipe

• Moins de rescans. Une meilleure détection et une meilleure validation se traduisent par un plus grand nombre de succès dès le premier essai.
• Fonctionne hors ligne. La numérisation et le décodage s'effectuent sur l'appareil, ce qui est fiable dans les entrepôts et les zones mortes.
• Données plus propres. Les mauvaises lectures sont détectées rapidement, ce qui réduit les corrections et les reprises.

Petite remarque sur l'"autocorrection" des codes-barres

Codes linéaires (EAN/UPC, Code 128, etc.) utilisent des chiffres de contrôle pour détecter mais ne "devine" pas le contenu manquant - votre application demande une nouvelle numérisation. Codes 2D (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) incluent la correction des erreurs et peuvent reconstruire les données lorsque des parties du symbole sont manquantes ou effacées.

Sous le capot (en anglais)

1. La caméra transmet des images en continu.
2. Un modèle ML trouve les régions de codes-barres.
3. L'application peut éventuellement Nettoyage la région (ébouillanter/dénaturer/éclaircir).
4. Un décodeur éprouvé lit le contenu.
5. Nous valider le résultat (chiffre de contrôle, longueur, motif). En cas d'échec, nous demandons un nouveau balayage rapide.

En bref

L'IA ne remplace pas les codes-barres ; elle surcharges les. Grâce à une numérisation moderne sur l'appareil et à une assistance ML légère, vous bénéficiez des avantages suivants des scans plus rapides, une plus grande précisionet moins de maux de tête-exactement ce dont les équipes occupées ont besoin.