Verbesserung der Barcode-Erkennung: Updates zur Barcode-Erkennung von IronBarcode

Übergang vom Deep Learning

IronBarcode nutzte zunächst ein Deep-Learning-basiertes Convolutional Neural Network zur Erkennung von Barcodes in Dokumenten. Diese Methode war zwar in mancher Hinsicht effektiv, aber ziemlich langsam und speicherintensiv. Um diese Probleme anzugehen, entwickelte unser Team einen neuen Barcode-Erkennungsalgorithmus mit Computer-Vision-Grundlagen, der sich als effektiver und effizienter bei der Identifizierung von Barcode-Mustern und der Lokalisierung von Barcode-Bereichen erwiesen hat.

Vorteile des neuen Algorithmus

Die Umstellung auf den neuen Algorithmus bringt mehrere Vorteile mit sich:

• Verbesserte Geschwindigkeit: Der neue Ansatz benötigt weniger Ressourcen auf der CPU, wodurch die Barcode-Erkennung schneller erfolgt.

• Geringerer Speicherverbrauch: Da der Algorithmus nicht wie bei einem Deep-Learning-Modell Millionen von Parametern durch die Eingabedokumente laufen lassen muss, wird der gesamte Speicherverbrauch deutlich reduziert.

• Verbesserte plattformübergreifende Kompatibilität: Dank geringerem Speicherverbrauch und Geschwindigkeitsverbesserungen kann IronBarcode auch auf Geräten und in Umgebungen mit begrenztem Speicher und geringer Rechenleistung eingesetzt werden.

Unterstützung für neue Barcode-Formate

Mit diesem Update unterstützt IronBarcode nun auch die folgenden neuen Barcode-Formate: Micro QR und Rectangular MicroQR (rMQR) . Diese beiden Barcode-Formate wurden erst vor zwei Jahren entwickelt und haben in verschiedenen Branchen rasch an Bedeutung gewonnen. IronBarcode bietet nun die Möglichkeit, diese Formate sowohl zu lesen als auch zu schreiben.

Reale Anwendungen

Dieses Update macht IronBarcode besonders nützlich für Anwendungsfälle, die hohe Dekodiergeschwindigkeiten und mehrere gleichzeitig ausgeführte Dekodieranweisungen erfordern - verbesserte Leistung und breitere Barcode-Unterstützung tragen zu zuverlässigeren und effizienteren Abläufen bei.

Wettbewerbsüberlegungen

IronBarcode bietet Wettbewerbsvorteile durch höhere Geschwindigkeit, geringeren Speicherbedarf und gleichbleibend hohe Genauigkeit. Die Umstellung auf einen neuen Dekodierungsalgorithmus entspricht dem Ziel, den Kunden ein effizientes und praktisches Werkzeug zur Verfügung zu stellen. Während einige Wettbewerber ähnliche Dekodierungsmethoden anwenden, liegt unser Fokus weiterhin auf der Optimierung der Leistung und der Einbeziehung von Feedback, um unser Produkt kontinuierlich zu verbessern.

Kontinuierliche Unterstützung der Deep-Learning-Erkennung

Obwohl wir unsere Hauptmethode zur Barcode-Erkennung von der Nutzung von Deep Learning abwenden, werden wir sie nicht vollständig entfernen. Viele Unternehmen benötigen möglicherweise eine ultrapräzise Leseleistung und verfügen über die Hardware, um Deep-Learning-Modelle effizient auszuführen. Daher berücksichtigen wir ihre Anwendungsfälle mit einer separaten optionalen Abhängigkeit namens Iron Software.MachineLearning . Mit diesem Paket können Sie nicht nur unser eigenes Deep-Learning-Modell zur Erkennung nutzen, sondern auch Ihr eigenes einbinden.

Feedbackgesteuerte Entwicklung

Die Entscheidung, den Hauptdekodierungsalgorithmus zu ersetzen, wurde durch Kundenfeedback und Marktbeobachtungen beeinflusst. Bedenken hinsichtlich Speichernutzung und Verarbeitungsgeschwindigkeit waren wichtige Faktoren. Durch die Behebung dieser Probleme wollen wir IronBarcode zu einem leistungsfähigeren und effektiveren Werkzeug machen.

Abschluss

IronBarcode wurde aktualisiert, um den Anforderungen des Barcode-Scannens besser gerecht zu werden und bietet durch den Einsatz von Computer Vision eine höhere Effizienz und Genauigkeit. Durch die Erweiterung der Unterstützung für Barcode-Formate und die Optimierung der Leistung bieten wir weiterhin Werkzeuge an, die unseren Kunden helfen, in Bereichen wie Logistik und Bestandsmanagement effektiver zu arbeiten.