Mejoras en la Detección de Códigos de IronBarcode

Transición del aprendizaje profundo

IronBarcode inicialmente usó una red neuronal convolucional de aprendizaje profundo para detectar códigos de barras en documentos. Aunque efectivo en algunos aspectos, este método era bastante lento y requería mucha memoria. Para abordar estos problemas, nuestro equipo desarrolló un nuevo algoritmo de detección de códigos de barras con fundamentos de visión por computador, que se ha encontrado más efectivo y eficiente para identificar patrones de código de barras y localizar regiones de código de barras.

Beneficios del nuevo algoritmo

Cambiar al nuevo algoritmo trae varios beneficios:

• Mejor Velocidad: El nuevo enfoque utiliza menos recursos en la CPU, haciendo la detección de códigos de barras más rápida.

• Menor Uso de Memoria: Dado que el algoritmo no requiere procesar los documentos de entrada a través de millones de parámetros como en un modelo de aprendizaje profundo, el uso general de memoria se reduce significativamente.

• Mejor Compatibilidad Multiplataforma: Con menos uso de memoria y mejoras en velocidad, IronBarcode puede ser usado en dispositivos y entornos que tienen restricciones de memoria y potencia de procesamiento.

Compatibilidad con nuevos formatos de códigos de barras

Con esta actualización, IronBarcode ahora también es compatible con los siguientes nuevos formatos de código de barras: Micro QR y MicroQR Rectangular (rMQR). Estos dos formatos de código de barras se desarrollaron hace solo dos años y han estado ganando rápidamente popularidad en varias industrias, y ahora IronBarcode proporciona la capacidad de leer y escribir en estos formatos.

Aplicaciones en el mundo real

Esta actualización hace que IronBarcode sea particularmente útil para casos de uso que requieren altas velocidades de decodificación e instrucciones de decodificación múltiples para ejecutarse a la vez. Un rendimiento mejorado y un soporte más amplio de códigos de barras contribuyen a operaciones más confiables y simplificadas.

Consideraciones competitivas

IronBarcode ofrece ventajas competitivas al mejorar la velocidad, reducir los requisitos de memoria y mantener una alta precisión. El cambio a un nuevo algoritmo de decodificación se alinea con el objetivo de proporcionar una herramienta eficiente y práctica para los clientes. Mientras que algunos competidores también emplean métodos de decodificación similares, nuestro enfoque se mantiene en optimizar el rendimiento e incorporar el feedback para mejorar continuamente nuestro producto.

Soporte continuo para la detección de aprendizaje profundo

Si bien estamos desviando nuestro método principal de detección de códigos de barras del uso de aprendizaje profundo, no lo estamos eliminando completamente. Muchas empresas pueden requerir un rendimiento de lectura ultra preciso y tener el hardware para ejecutar eficientemente modelos de aprendizaje profundo, por lo que acomodamos sus casos de uso con una dependencia opcional separada llamada Iron Software.MachineLearning. Con este paquete, no solo puedes utilizar nuestro propio modelo de aprendizaje profundo para la detección, sino también adjuntar el tuyo propio.

Desarrollo basado en la retroalimentación

La decisión de reemplazar el algoritmo principal de decodificación fue influenciada por el feedback de los clientes y las observaciones del mercado. Las preocupaciones sobre el uso de memoria y la velocidad de procesamiento fueron factores significativos. Al abordar estos problemas, nuestro objetivo es hacer de IronBarcode una herramienta más poderosa y efectiva.

Conclusión

IronBarcode ha sido actualizado para satisfacer mejor las demandas de escaneo de códigos de barras, ofreciendo una eficiencia y precisión mejoradas a través del uso de visión por computador. Al expandir el soporte de formatos de códigos de barras y optimizar el rendimiento, seguimos proporcionando herramientas que ayudan a nuestros clientes a trabajar más eficientemente en áreas como la logística y la gestión de inventarios.