Barcode ada di mana-mana di dunia modern manajemen persediaan-merupakan cara tercepat untuk mengidentifikasi produk dan membuat pekerjaan tetap berjalan. Tetapi label di dunia nyata dapat kusut, pudar, atau berada dalam cahaya redup. Saat itulah pemindaian bisa menjadi lambat atau, lebih buruk lagi, salah.

Di sinilah pembelajaran mesin (machine learning (ML)) membantu. Dengan memasangkan teknologi barcode yang telah terbukti dengan AI pada perangkat, Anda dapat mempercepat pemindaian dan meningkatkan akurasibahkan ketika label tidak sempurna.

Apa yang sebenarnya ditingkatkan oleh AI

• Deteksi lebih cepat. Model ML yang kecil melihat barcode dalam bingkai kamera-bahkan pada sudut atau sebagian tertutup-sehingga decoder mendapatkan hasil tangkapan yang bersih.
• Gambar yang lebih bersih. Penyempurnaan ringan (deblur, mencerahkan, menghilangkan noise) membuat bingkai yang tangguh dapat dibaca pada perangkat yang lebih tua atau perangkat hemat.
• Pemeriksaan kesalahan. Validasi cek-digit bawaan (misalnya, EAN/UPC) menangkap sebagian besar kesalahan entri sebelum kesalahan tersebut mengenai data Anda.
• Toleransi kerusakan (kode 2D). QR, Data Matrix, PDF417, dan Aztec menyertakan koreksi kesalahan, sehingga decoder dapat memulihkan konten bahkan ketika sebagian kode rusak.

Bagaimana kami membangunnya di Mobile Inventory

Di Inventaris Seluler, kami menggabungkan dua lapisan:

• Pemindaian pada perangkat. Kami menggunakan Pemindaian Barcode Kit ML Google di Android (dan Vision Apple di iOS) untuk mengenali format umum sepenuhnya pada perangkat-cepat, privat, dan bekerja secara offline.
• Validasi cerdas. Setelah membaca, kami memverifikasi panjang, awalan, dan memeriksa digit. Jika ada yang tidak sesuai, aplikasi ini akan meminta pemindaian ulang dengan cepat.

Apa artinya ini bagi tim Anda

• Lebih sedikit pemindaian ulang. Deteksi + validasi yang lebih baik berarti lebih banyak keberhasilan pada percobaan pertama.
• Bekerja secara offline. Pemindaian dan penguraian kode terjadi pada perangkat yang dapat diandalkan di lantai gudang dan di zona mati.
• Data yang lebih bersih. Pembacaan yang buruk akan tertangkap lebih awal, sehingga mengurangi koreksi dan pengerjaan ulang.

Catatan singkat tentang barcode "koreksi otomatis"

Kode linier (EAN/UPC, Kode 128, dll.) gunakan digit cek untuk mendeteksi kesalahan tetapi tidak akan "menebak" konten yang hilang-aplikasi Anda meminta pemindaian ulang. Kode 2D (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) mencakup koreksi kesalahan dan dapat merekonstruksi data apabila ada bagian simbol yang hilang atau tercoreng.

Di bawah tenda (bahasa Inggris sederhana)

1. Kamera mengalirkan bingkai.
2. Model ML menemukan wilayah barcode.
3. Aplikasi secara opsional membersihkan wilayah tersebut (deblur/denoise/brighten).
4. Dekoder yang telah terbukti membaca konten.
5. Kami memvalidasi hasilnya (periksa digit, panjang, pola). Jika gagal, kami akan meminta pemindaian ulang dengan cepat.

Intinya

AI tidak menggantikan barcode; AI supercharger mereka. Dengan pemindaian modern pada perangkat dan bantuan ML ringan, Anda mendapatkan pemindaian lebih cepat, akurasi yang lebih tinggidan lebih sedikit sakit kepala-tepat seperti yang dibutuhkan oleh tim yang sibuk.