I codici a barre sono ovunque nella moderna gestione dell'inventario-Sono il modo più rapido per identificare un prodotto e far procedere il lavoro. Ma le etichette del mondo reale si sgualciscono, si sbiadiscono o rimangono in condizioni di scarsa illuminazione. È in questi casi che le scansioni possono risultare lente o, peggio, sbagliate.

Qui è dove apprendimento automatico (ML) aiuta. Abbinando la collaudata tecnologia dei codici a barre all'intelligenza artificiale del dispositivo, è possibile velocizzare la scansione e aumentare la precisioneanche quando le etichette non sono perfette.

Cosa migliora l'intelligenza artificiale

• Rilevamento più rapido. I piccoli modelli ML individuano i codici a barre nell'inquadratura della fotocamera, anche se angolati o parzialmente coperti, in modo che il decodificatore ottenga un ritaglio pulito.
• Immagini più pulite. I miglioramenti leggeri (deblur, brighten, denoise) rendono leggibili i fotogrammi più difficili sui dispositivi più vecchi o economici.
• Controllo degli errori. La convalida integrata delle cifre di controllo (ad esempio, EAN/UPC) consente di individuare la maggior parte degli errori di inserimento prima che si ripercuotano sui dati.
• Tolleranza ai danni (codici 2D). QR, Data Matrix, PDF417 e Aztec includono la correzione degli errori, in modo che i decodificatori possano recuperare il contenuto anche quando una parte del codice è danneggiata.

Come abbiamo costruito Mobile Inventory

A Inventario mobile, combiniamo due strati:

• Scansione sul dispositivo. Utilizziamo la scansione di codici a barre ML Kit di Google su Android (e Vision di Apple su iOS) per riconoscere i formati più comuni. interamente sul dispositivo-Veloce, privato e funziona anche offline.
• Convalida intelligente. Dopo la lettura, si verificano la lunghezza, i prefissi e si controllano le cifre. Se qualcosa non quadra, l'applicazione chiede semplicemente una nuova scansione.

Cosa significa per il vostro team

• Meno riscansioni. Un migliore rilevamento e una migliore convalida significano un maggior numero di successi al primo tentativo.
• Funziona offline. La scansione e la decodifica avvengono sul dispositivo, affidabile nei magazzini e nelle zone morte.
• Dati più puliti. Le letture errate vengono individuate precocemente, riducendo le correzioni e le rielaborazioni.

Una breve nota sulla "correzione automatica" dei codici a barre

Codici lineari (EAN/UPC, Codice 128, ecc.) utilizzano cifre di controllo per rilevare errori, ma non "indovina" il contenuto mancante: l'applicazione richiede una nuova scansione. Codici 2D (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) includono la correzione degli errori e sono in grado di ricostruire i dati quando alcune parti del simbolo sono mancanti o sfocate.

Sotto il cofano (in parole povere)

1. La telecamera trasmette i fotogrammi.
2. Un modello ML reperti regioni con codice a barre.
3. L'applicazione può opzionalmente pulizia la regione (deblur/denoise/brighten).
4. Un decodificatore collaudato leggi il contenuto.
5. Noi convalidare il risultato (verifica della cifra, della lunghezza, del modello). Se il risultato non è positivo, chiediamo una nuova scansione rapida.

In conclusione

L'intelligenza artificiale non sostituisce i codici a barre, bensì sovralimentazioni loro. Grazie alla moderna scansione on-device e a una leggera assistenza ML, potrete ottenere scansioni più veloci, maggiore precisione, e meno mal di testa-Esattamente ciò di cui hanno bisogno i team più impegnati.