Штрихкоды являются общей чертой современных системы управления запасамипоскольку они обеспечивают быстрый и простой способ отслеживания и идентификации продукции. Однако иногда штрих-коды могут быть поврежденные или трудночитаемыечто может привести к ошибкам и неэффективности в процессе управления запасами. Именно здесь машинное обучение входит.
В этой статье мы рассмотрим, как использование алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) может повысить скорость и точность сканирования штрихкодов.
Повышение точности сканирования штрихкодов с помощью ИИ и ML
Благодаря использованию искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, мы в Мобильная инвентаризация разработала систему что может точно сканировать и распознавать штрих-кодыдаже если они повреждены или трудночитаемы. Эта система работает путем обучения распознаванию закономерностей в данных, содержащихся в штрих-кодах. Анализируя большие объемы данных, системы могут определять стандартные особенности качественных штрих-кодов и использовать эту информацию для повышения точности считывания поврежденных или трудночитаемых штрих-кодов.
В дополнение к этим подходам мы также используем машинное обучение для распознавания и исправления распространенных ошибок в штрихкодах. Например, если в штрихкоде пропущена цифра или допущена опечатка, система машинного обучения распознает это и автоматически исправлять ошибку. Это помогает еще больше повысить точность системы сканирования штрих-кодов и уменьшить количество ошибок.
Библиотека Google ML Kit
Одной из интегрированных нами технологий является библиотека Google ML Kit, которая использует машинное обучение для сканирования и интерпретации штрих-кодов. Библиотека можно запустить весь алгоритм локально на устройстве и использует камеру устройства для сканирования и интерпретации штрихкодов в режиме реального времени. Он может распознавать различные форматы штрихкодов, включая QR-коды, UPC-коды и другие.
Нижний конец
В целом, использование ИИ и алгоритмов машинного обучения для повышения точности сканирования штрихкодов способно значительно улучшить сбор и обработку данных, а также снизить количество ошибок и неэффективности. Библиотека Google ML Kit является лишь одним из примеров того, как эти технологии могут быть использованы для более эффективно сканировать и интерпретировать штрих-кодыИ вполне вероятно, что в ближайшие годы мы будем наблюдать постоянное развитие и инновации в этой области. Наша компания, Мобильная инвентаризация, стремится использовать эти технологии для обеспечения нашим клиентам наилучших возможностей сканирования штрихкодов.