Barkodlar modern dünyanın her yerinde envanter yöneti̇mi̇-Bir ürünü tanımlamanın ve işlerin devam etmesini sağlamanın en hızlı yoludur. Ancak gerçek dünyada etiketler buruşabilir, solabilir veya düşük ışıkta kalabilir. İşte o zaman taramalar yavaşlayabilir veya daha kötüsü yanlış olabilir.
İşte burası makine öğrenimi (ML) yardımcı olur. Kanıtlanmış barkod teknolojisini cihaz üzerinde yapay zeka ile eşleştirerek şunları yapabilirsiniz taramayı hızlandırın ve doğruluğu artırınEtiketler mükemmel olmasa bile.
Yapay zeka aslında neyi geliştirir?
- Daha hızlı algılama. Küçük ML modelleri, kamera çerçevesindeki barkodları - açılı veya kısmen kapalı olsa bile - tespit eder, böylece kod çözücü temiz bir kırpma elde eder.
- Daha temiz görüntüler. Hafif geliştirmeler (deblur, brighten, denoise) zorlu kareleri eski veya ekonomik cihazlarda okunabilir hale getirir.
- Hata kontrolleri. Yerleşik kontrol hanesi doğrulaması (örn. EAN/UPC) çoğu giriş hatasını verilerinize ulaşmadan önce yakalar.
- Hasar toleransı (2D kodlar). QR, Data Matrix, PDF417 ve Aztec hata düzeltme özelliğine sahiptir, böylece kod çözücüler kodun bir kısmı hasar görse bile içeriği kurtarabilir.
Mobile Inventory'de nasıl inşa ettik
At Mobil Envanteriki katmanı birleştiriyoruz:
- Cihaz üzerinde tarama. Yaygın formatları tanımak için Android'de Google'ın ML Kit Barkod Tarama özelliğini (ve iOS'ta Apple'ın Vision özelliğini) kullanıyoruz tamamen cihaz üzerinde-hızlı, özel ve çevrimdışı çalışır.
- Akıllı doğrulama. Okuduktan sonra uzunluğu, önekleri doğruluyor ve rakamları kontrol ediyoruz. Bir şeyler tutmuyorsa, uygulama basitçe hızlı bir şekilde yeniden tarama yapılmasını ister.
Bu ekibiniz için ne anlama geliyor?
- Daha az yeniden tarama. Daha iyi tespit + doğrulama, daha fazla ilk deneme başarısı anlamına gelir.
- Çevrimdışı çalışır. Tarama ve kod çözme cihaz üzerinde gerçekleşir; depo katlarında ve ölü bölgelerde güvenilirdir.
- Daha temiz veriler. Kötü okumalar erken yakalanır, düzeltmeler ve yeniden çalışmalar azaltılır.
"Otomatik düzeltme" barkodları hakkında kısa bir not
Doğrusal kodlar (EAN/UPC, Kod 128, vb.) için kontrol rakamları kullanın. tespit etmek hatalar ancak eksik içeriği "tahmin etmez" - uygulamanız yeniden tarama talep eder. 2D kodlar (QR, Data Matrix, PDF417, Aztec) hata düzeltme özelliğine sahiptir ve sembolün bazı kısımları eksik veya lekeli olduğunda verileri yeniden yapılandırabilir.
Kaputun altında (sade İngilizce)
- Kamera kareleri yayınlar.
- Bir makine öğrenimi modeli bulur barkod bölgeleri.
- Uygulama isteğe bağlı olarak temizler bölge (deblur/denoise/brighten).
- Kanıtlanmış bir şifre çözücü okur içerik.
- Biz doğrulamak sonucu (kontrol rakamı, uzunluk, desen). Başarısız olursa, hızlı bir şekilde yeniden tarama yapılmasını isteriz.
Alt satır
Yapay zeka barkodların yerini almaz; o süperşarjlar onları. Modern, cihaz üzerinde tarama ve hafif bir makine öğrenimi yardımı ile şunları elde edersiniz daha hızlı taramalar, daha yüksek doğrulukve daha az baş ağrısı-Tam da yoğun ekiplerin ihtiyacı olan şey.