Digitalização de códigos de barras e aprendizagem mecânica?

Códigos de barras são uma característica comum das sistemas de gestão de inventárioOs códigos de barras são uma forma rápida e fácil de localizar e identificar produtos. No entanto, os códigos de barras podem, por vezes, ser danificado ou difícil de lero que pode levar a erros e ineficiências no processo de gestão do inventário. É aqui que aprendizagem automática entra.

Neste artigo, iremos explorar a forma como a utilização de algoritmos de inteligência artificial (IA) e de aprendizagem automática (ML) pode melhorar a velocidade e a precisão da leitura de códigos de barras.

Melhorar a precisão da leitura de códigos de barras com IA e ML

Através da utilização de inteligência artificial e de algoritmos de aprendizagem automática, a A Mobile Inventory desenvolveu um sistema que pode ler e reconhecer códigos de barras com precisãomesmo que estejam danificados ou sejam difíceis de ler. Este sistema funciona aprendendo a reconhecer padrões nos dados contidos nos códigos de barras. Ao analisar grandes quantidades de dados, os sistemas podem identificar características padrão de códigos de barras de boa qualidade e utilizar esta informação para melhorar a sua precisão na leitura de códigos de barras danificados ou difíceis de ler.

Para além destas abordagens, também utilizamos a aprendizagem automática para reconhecer e corrigir erros comuns nos códigos de barras. Por exemplo, se um código de barras não tiver um dígito ou tiver um erro de digitação, o sistema de aprendizagem automática reconhece-o e corrigir automaticamente o erro. Isto ajuda a melhorar ainda mais a precisão do sistema de leitura de códigos de barras e a reduzir o número de erros.

Biblioteca do Google ML Kit

Uma das tecnologias que integrámos é a biblioteca do Google ML Kit, que utiliza a aprendizagem automática para ler e interpretar códigos de barras. A biblioteca pode executar todo o algoritmo localmente no dispositivo e utiliza a câmara do dispositivo para ler e interpretar códigos de barras em tempo real. Pode reconhecer uma variedade de formatos de códigos de barras, incluindo códigos QR, códigos UPC e outros.

Extremidade inferior

De um modo geral, a utilização de algoritmos de IA e de aprendizagem automática para melhorar a precisão da leitura de códigos de barras tem o potencial de melhorar significativamente a recolha e o processamento de dados, reduzindo também os erros e as ineficiências. A biblioteca do Google ML Kit é apenas um exemplo de como estas tecnologias podem ser utilizadas para ler e interpretar códigos de barras de forma mais eficaze é provável que nos próximos anos assistamos a um desenvolvimento e inovação contínuos neste domínio. A nossa empresa, Inventário móvelA empresa, que tem como objectivo utilizar estas tecnologias para proporcionar aos seus clientes a melhor experiência possível de leitura de códigos de barras.