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

Bei Iron Software sind wir bestrebt, unsere Produkte zu verbessern, um unseren Kunden besser zu dienen. Eine unserer jüngsten Aktualisierungen konzentriert sich auf die Barcode-Erkennung von IronBarcode, bei der wir von der Nutzung eines Deep-Learning-Modells zur Entwicklung eines neuen Erkennungsalgorithmus übergegangen sind. Diese Änderung zielt darauf ab, die Effizienz und Zuverlässigkeit der Barcodenkennung zu verbessern.

Übergang vom Deep Learning

IronBarcode verwendete ursprünglich ein tief lernendes Convolutional-Neuronalnetzwerk zur Erkennung von Barcodes in Dokumenten. Obwohl diese Methode in gewisser Hinsicht effektiv war, war sie ziemlich langsam und benötigte viel Speicher. Um diese Probleme zu lösen, hat unser Team einen neuen Barcode-Erkennungsalgorithmus mit Computer-Vision-Grundlagen entwickelt, der sich als effektiver und effizienter bei der Identifizierung von Barcode-Mustern und der Lokalisierung von Barcode-Bereichen erwiesen hat.

Vorteile des neuen Algorithmus

Der Wechsel zum neuen Algorithmus bringt mehrere Vorteile:

• Verbesserte Geschwindigkeit: Der neue Ansatz nutzt weniger Ressourcen auf der CPU und macht die Barcode-Erkennung schneller.
• Geringerer Speicherverbrauch: Da der Algorithmus nicht erfordert, die Eingangsdokumente durch Millionen von Parametern wie in einem Deep-Learning-Modell zu führen, wird der gesamte Speicherverbrauch erheblich reduziert.
• Verbesserte plattformübergreifende Kompatibilität: Mit reduziertem Speicherverbrauch und Geschwindigkeitsverbesserungen kann IronBarcode in Geräten und Umgebungen genutzt werden, die über eingeschränkte Speicher- und Verarbeitungskapazität verfügen.

Unterstützung für neue Barcode-Formate

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

Anwendungen in der realen Welt

Dieses Update macht IronBarcode besonders nützlich für Anwendungsfälle, die hohe Dekodierungsgeschwindigkeiten und mehrere gleichzeitig auszuführende Dekodierungsanweisungen erfordern – verbesserte Leistung und erweiterte Barcode-Unterstützung tragen zu zuverlässigeren und reibungsloseren Abläufen bei.

Wettbewerbsbetrachtungen

IronBarcode bietet Wettbewerbsvorteile, indem es die Geschwindigkeit erhöht, den Speicherbedarf reduziert und eine hohe Genauigkeit beibehält. Der Wechsel zu einem neuen Decodierungsalgorithmus steht im Einklang mit dem Ziel, den Kunden ein effizientes und praxisnahes Werkzeug bereitzustellen. Während einige Mitbewerber ebenfalls ähnliche Dekodierungsmethoden verwenden, bleibt unser Fokus darauf, die Leistung zu optimieren und Feedback einzuarbeiten, um unser Produkt kontinuierlich zu verbessern.

Fortlaufende Unterstützung der Deep-Learning-Erkennung

Während wir unsere Hauptmethode zur Barcode-Erkennung von der Nutzung des Deep Learnings weg verlagern, entfernen wir sie nicht vollständig. Viele Unternehmen benötigen möglicherweise eine ultrapräzise Leseleistung und verfügen über die Hardware, um Deep-Learning-Modelle effizient auszuführen. Daher erfüllen wir ihre Anwendungsfälle mit einer separaten optionalen Abhängigkeit namens IronSoftware.MachineLearning. Mit diesem Paket können Sie nicht nur unser eigenes Deep-Learning-Modell zur Erkennung verwenden, sondern auch Ihr eigenes anhängen.

Feedback-Getriebene Entwicklung

Die Entscheidung, den Hauptdekodierungsalgorithmus zu ersetzen, wurde durch Kundenfeedback und Marktbeobachtungen beeinflusst. Bedenken hinsichtlich des Speicherverbrauchs und der Verarbeitungsgeschwindigkeit waren wesentliche Faktoren. Durch die Behebung dieser Probleme wollen wir IronBarcode zu einem stärkeren und effektiveren Werkzeug machen.

Schlussfolgerung

IronBarcode wurde aktualisiert, um den Anforderungen der Barcode-Scanning besser gerecht zu werden, indem es durch den Einsatz von Computer Vision eine verbesserte Effizienz und Genauigkeit bietet. Indem wir die Unterstützung für Barcode-Formate erweitern und die Leistung optimieren, stellen wir weiterhin Werkzeuge bereit, die unseren Kunden in Bereichen wie Logistik und Bestandsverwaltung effektiveres Arbeiten ermöglichen.