Coduri de bare sunt o trăsătură obișnuită a sistemelor moderne de sisteme de gestionare a inventarului, deoarece acestea oferă o modalitate rapidă și ușoară de urmărire și identificare a produselor. Cu toate acestea, codurile de bare pot fi uneori deteriorate sau greu de citit, ceea ce poate duce la erori și ineficiență în procesul de gestionare a stocurilor. În acest sens, este necesar să se învățare automată intră în.

În acest articol, vom explora modul în care utilizarea inteligenței artificiale (AI) și a algoritmilor de învățare automată (ML) poate îmbunătățirea vitezei și preciziei de scanare a codurilor de bare.

Îmbunătățirea acurateței citirii codurilor de bare cu ajutorul AI și ML

Prin utilizarea inteligenței artificiale și a algoritmilor de învățare automată, noi, cei de la Mobile Inventory a dezvoltat un sistem că poate scana și recunoaște cu precizie codurile de bare, chiar dacă acestea sunt deteriorate sau greu de citit. Acest sistem funcționează învățând să recunoască modelele din datele conținute în codurile de bare. Analizând cantități mari de date, sistemele pot identifica caracteristicile standard ale codurilor de bare de bună calitate și pot folosi aceste informații pentru a-și îmbunătăți precizia atunci când citesc coduri de bare deteriorate sau greu de citit.

În plus față de aceste abordări, folosim, de asemenea, învățarea automată pentru a recunoaște și corecta erorile comune din codurile de bare. De exemplu, dacă unui cod de bare îi lipsește o cifră sau are o greșeală de scriere, sistemul de învățare automată recunoaște acest lucru și corectează automat eroarea. Acest lucru ajută la îmbunătățirea în continuare a acurateței sistemului de scanare a codurilor de bare și la reducerea numărului de erori.

Biblioteca Google ML Kit

Una dintre tehnologiile pe care le-am integrat este biblioteca Google ML Kit, care utilizează învățarea automată pentru a scana și interpreta codurile de bare. Biblioteca poate rula întregul algoritm local pe dispozitiv și utilizează camera foto a dispozitivului pentru a scana și interpreta codurile de bare în timp real. Acesta poate recunoaște o varietate de formate de coduri de bare, inclusiv coduri QR, coduri UPC și altele.

Partea inferioară

În general, utilizarea algoritmilor de inteligență artificială și de învățare automată pentru a îmbunătăți acuratețea citirii codurilor de bare are potențialul de a îmbunătăți semnificativ colectarea și procesarea datelor, reducând în același timp erorile și ineficiența. Biblioteca Google ML Kit este doar un exemplu de utilizare a acestor tehnologii pentru a să scaneze și să interpreteze mai eficient codurile de bare, și este probabil că vom asista la o dezvoltare și inovare continuă în acest domeniu în anii următori. Compania noastră, Inventar mobil, se angajează să utilizeze aceste tehnologii pentru a le oferi clienților noștri cea mai bună experiență posibilă de scanare a codurilor de bare.