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)
- A câmara transmite fotogramas.
- Um modelo ML descobertas regiões de códigos de barras.
- Opcionalmente, a aplicação limpezas a região (esbater/desenfatizar/brilhar).
- Um descodificador comprovado leituras o conteúdo.
- 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.