Штрих-коды повсюду в современном управление запасамиОни - самый быстрый способ идентифицировать продукт и обеспечить непрерывность работы. Но в реальной жизни этикетки могут помяться, выцвести или оказаться в условиях недостаточного освещения. В таких случаях сканирование может быть медленным или, что еще хуже, ошибочным.

Именно здесь машинное обучение (ML) помогает. Соединив проверенную технологию штрихкодов с искусственным интеллектом на устройстве, вы сможете ускорить сканирование и повысить точностьДаже если этикетки не идеальны.

Что на самом деле улучшает искусственный интеллект

• Более быстрое обнаружение. Крошечные модели ML обнаруживают штрих-коды в кадре камеры - даже под углом или частично закрытые - и декодер получает чистый кадр.
• Более чистые изображения. Легкие улучшения (деблюр, осветление, денуаз) делают сложные кадры читаемыми на старых или бюджетных устройствах.
• Проверки на ошибки. Встроенная проверка контрольных цифр (например, EAN/UPC) позволяет выявить большинство ошибок ввода до того, как они попадут в ваши данные.
• Устойчивость к повреждениям (двумерные коды). QR, Data Matrix, PDF417 и Aztec включают коррекцию ошибок, поэтому декодеры могут восстановить содержимое даже при повреждении части кода.

Как мы создали его в Mobile Inventory

На сайте Мобильная инвентаризацияМы объединяем два слоя:

• Сканирование на устройстве. Для распознавания распространенных форматов мы используем функцию сканирования штрих-кодов ML Kit от Google на Android (и Vision от Apple на iOS). полностью на устройстве-Быстро, конфиденциально и работает в автономном режиме.
• Умная проверка. После считывания мы проверяем длину, префиксы и проверяем цифры. Если что-то не сходится, приложение просто просит провести повторное сканирование.

Что это значит для вашей команды

• Меньше повторных сканирований. Лучшее обнаружение и проверка означают больше успехов при первой попытке.
• Работает в автономном режиме. Сканирование и декодирование происходит на устройстве, что делает его надежным на складских площадках и в "мертвых зонах".
• Более чистые данные. Неправильное чтение выявляется на ранней стадии, что сокращает количество исправлений и переделок.

Небольшое замечание об "автокоррекции" штрих-кодов

Линейные коды (EAN/UPC, Code 128 и т.д.) используют контрольные цифры для обнаружить ошибки, но не "угадывает" отсутствующее содержимое - ваше приложение запрашивает повторное сканирование. 2D-коды (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) включают в себя коррекцию ошибок и могут восстанавливать данные, если часть символа отсутствует или размыта.

Под капотом (на английском языке)

1. Камера передает кадры.
2. Модель ML находит области штрихкодов.
3. Приложение по желанию чистит область (размыть, обесцветить, осветлить).
4. Проверенный декодер читает содержание.
5. Мы проверить результат (проверка цифры, длины, рисунка). В случае неудачи просим провести повторное сканирование.

Итог

ИИ не заменяет штрих-коды, он нагнетатели Они. Благодаря современному сканированию на устройстве и легкой помощи ML вы получаете ускоренное сканирование, высокая точность, и меньше головных болей-Именно то, что нужно занятым командам.