Codurile de bare sunt peste tot în lumea modernă gestionarea inventarului-ele reprezintă cea mai rapidă modalitate de a identifica un produs și de a menține activitatea în mișcare. Dar etichetele din lumea reală se fărâmițează, se decolorează sau stau în lumină slabă. Atunci scanările pot fi lente sau, mai rău, greșite.
Acesta este locul în care învățare automată (ML) ajută. Prin asocierea tehnologiei dovedite a codurilor de bare cu AI pe dispozitiv, puteți accelerarea scanării și creșterea preciziei, chiar și atunci când etichetele nu sunt perfecte.
Ce îmbunătățește de fapt inteligența artificială
- Detectare mai rapidă. Micile modele ML detectează codurile de bare în cadrul camerei - chiar și în unghi sau parțial acoperite - astfel încât decodorul obține o imagine clară.
- Imagini mai curate. Îmbunătățirile ușoare (deblur, brighten, denoise) fac cadrele dificile lizibile pe dispozitive mai vechi sau de buget redus.
- Verificarea erorilor. Validarea încorporată a cifrelor de control (de exemplu, EAN/UPC) surprinde majoritatea greșelilor de introducere înainte ca acestea să afecteze datele dvs.
- Toleranța la deteriorare (coduri 2D). QR, Data Matrix, PDF417 și Aztec includ corecția erorilor, astfel încât decodorii pot recupera conținutul chiar și atunci când o parte a codului este deteriorată.
Cum l-am construit la Mobile Inventory
La Inventar mobil, combinăm două straturi:
- Scanare pe dispozitiv. Utilizăm Google ML Kit Barcode Scanning pe Android (și Apple Vision pe iOS) pentru a recunoaște formate comune în întregime pe dispozitiv-rapid, privat și funcționează offline.
- Validare inteligentă. După citire, verificăm lungimea, prefixele și verificăm cifrele. Dacă ceva nu se potrivește, aplicația solicită pur și simplu o re-scanare rapidă.
Ce înseamnă acest lucru pentru echipa dvs.
- Mai puține reanalizări. O mai bună detectare + validare înseamnă mai multe succese la prima încercare.
- Funcționează offline. Scanarea și decodarea au loc pe dispozitiv - fiabil în depozite și în zone moarte.
- Date mai curate. Lecturile greșite sunt detectate din timp, reducând corecțiile și refacerea lucrărilor.
O scurtă observație cu privire la codurile de bare cu "autocorectare"
Coduri liniare (EAN/UPC, Code 128 etc.) utilizează cifre de control pentru detecta erori, dar nu va "ghici" conținutul lipsă - aplicația dvs. solicită o nouă scanare. Coduri 2D (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) includ corectarea erorilor și pot reconstrui datele atunci când părți ale simbolului lipsesc sau sunt șterse.
Sub capotă (în limba engleză simplă)
- Camera transmite cadre.
- Un model ML descoperiri regiuni cu cod de bare.
- Aplicația opțional curățare regiunea (deblur/denoise/brighten).
- Un decodor dovedit citește conținutul.
- Noi validați rezultatul (cifra de control, lungimea, modelul). Dacă nu reușește, solicităm o re-scanare rapidă.
Concluzie
IA nu înlocuiește codurile de bare; ea supraalimentarea ei. Cu o scanare modernă, pe dispozitiv și o asistență ML ușoară, obțineți scanări mai rapide, precizie mai mare, și mai puține dureri de cap-exact ceea ce au nevoie echipele ocupate.