Barkodlar modern toplumların ortak bir özelliğidir. envanter yöneti̇m si̇stemleri̇ürünleri takip etmek ve tanımlamak için hızlı ve kolay bir yol sağlarlar. Bununla birlikte, barkodlar bazen Hasarlı veya okunması zorBu da envanter yönetimi sürecinde hatalara ve verimsizliklere yol açabilir. İşte bu noktada makine öğrenimi geliyor.
Bu makalede, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) algoritmalarının nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz barkod taramasının hızını ve doğruluğunu artırın.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi ile Barkod Okumanın Doğruluğunun Artırılması
Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanımı sayesinde Mobil Envanter bir sistem geliştirdi o barkodları doğru bir şekilde tarayabilir ve tanıyabilirHasarlı veya okunması zor olsalar bile. Bu sistem, barkodlarda bulunan verilerdeki kalıpları tanımayı öğrenerek çalışır. Büyük miktarda veriyi analiz ederek, sistemler iyi kalitede barkodların standart özelliklerini belirleyebilir ve bu bilgileri hasarlı veya okunması zor barkodları okurken doğruluklarını artırmak için kullanabilir.
Bu yaklaşımlara ek olarak, barkodlardaki yaygın hataları tanımak ve düzeltmek için makine öğrenimini de kullanıyoruz. Örneğin, bir barkodda bir rakam eksikse veya bir yazım hatası varsa, makine öğrenimi sistemi bunu tanır ve hatayı otomatik olarak düzeltir. Bu, barkod tarama sisteminin doğruluğunu daha da artırmaya ve hata sayısını azaltmaya yardımcı olur.
Google ML Kit kütüphanesi
Entegre ettiğimiz teknolojilerden biri, barkodları taramak ve yorumlamak için makine öğrenimini kullanan Google ML Kit kütüphanesidir. Bu kütüphane tüm algoritmayı cihaz üzerinde yerel olarak çalıştırabilir ve barkodları gerçek zamanlı olarak taramak ve yorumlamak için cihazın kamerasını kullanır. QR kodları, UPC kodları ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli barkod formatlarını tanıyabilir.
Alt uç
Genel olarak, barkod taramasının doğruluğunu artırmak için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması, veri toplama ve işlemeyi önemli ölçüde iyileştirme ve aynı zamanda hataları ve verimsizlikleri azaltma potansiyeline sahiptir. Google ML Kit kütüphanesi, bu teknolojilerin aşağıdakiler için nasıl kullanılabileceğinin sadece bir örneğidir barkodları daha etkili bir şekilde tarayın ve yorumlayınve önümüzdeki yıllarda bu alanda sürekli bir gelişme ve yenilik göreceğimiz muhtemeldir. Bizim şirketimiz, Mobil Envantermüşterilerimize mümkün olan en iyi barkod tarama deneyimini sunmak için bu teknolojileri kullanmaya kararlıdır.