Os códigos de barras estão por todo o lado na vida moderna gestão do inventário-São a forma mais rápida de identificar um produto e de dar continuidade ao trabalho. Mas as etiquetas do mundo real ficam amachucadas, desbotam ou ficam com pouca luz. É nessa altura que as digitalizações podem tornar-se lentas ou, pior ainda, erradas.

É aqui que aprendizagem automática (ML) ajuda. Ao associar a tecnologia comprovada de códigos de barras à IA no dispositivo, pode acelerar a digitalização e aumentar a precisãoMesmo quando os rótulos não são perfeitos.

O que a IA melhora efetivamente

• Deteção mais rápida. Os minúsculos modelos ML detectam os códigos de barras no enquadramento da câmara - mesmo em ângulo ou parcialmente cobertos - para que o descodificador obtenha uma colheita limpa.
• Imagens mais limpas. Os melhoramentos ligeiros (desfoque, brilho, redução de ruído) tornam os fotogramas difíceis legíveis em dispositivos mais antigos ou económicos.
• Verificações de erros. A validação de dígitos de controlo incorporada (por exemplo, EAN/UPC) detecta a maioria dos erros de introdução antes de estes atingirem os seus dados.
• Tolerância ao dano (códigos 2D). O QR, o Data Matrix, o PDF417 e o Aztec incluem correção de erros, pelo que os descodificadores podem recuperar o conteúdo mesmo quando parte do código está danificado.

Como o criámos na Mobile Inventory

Em Inventário móvelcombinamos duas camadas:

• Verificação no dispositivo. Utilizamos o ML Kit Barcode Scanning da Google no Android (e o Vision da Apple no iOS) para reconhecer formatos comuns inteiramente no dispositivo-rápido, privado e funciona offline.
• Validação inteligente. Após a leitura, verificamos o comprimento, os prefixos e os dígitos de controlo. Se algo não bater certo, a aplicação pede simplesmente uma nova leitura rápida.

O que isto significa para a sua equipa

• Menos re-exames. Uma melhor deteção + validação significa mais sucessos na primeira tentativa.
• Funciona offline. A leitura e a descodificação ocorrem no dispositivo - fiável em armazéns e em zonas mortas.
• Dados mais limpos. As más leituras são detectadas precocemente, reduzindo as correcções e o retrabalho.

Uma nota rápida sobre a "auto-correção" de códigos de barras

Códigos lineares (EAN/UPC, Código 128, etc.) utilizam dígitos de controlo para detetar erros, mas não "adivinha" o conteúdo em falta - a sua aplicação solicita uma nova leitura. Códigos 2D (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) incluem a correção de erros e podem reconstruir dados quando partes do símbolo estão em falta ou manchadas.

Sob o capô (em inglês)

1. A câmara transmite fotogramas.
2. Um modelo ML descobertas regiões de códigos de barras.
3. Opcionalmente, a aplicação limpezas a região (esbater/desenfatizar/brilhar).
4. Um descodificador comprovado leituras o conteúdo.
5. Nós validar o resultado (dígito de controlo, comprimento, padrão). Se falhar, pedimos uma nova análise rápida.

Conclusão

A IA não substitui os códigos de barras, mas sim sobrealimentações eles. Com a moderna digitalização no dispositivo e um leve assistente de ML, obtém digitalizações mais rápidas, maior precisãoe menos dores de cabeça-exatamente o que as equipas ocupadas precisam.