Amélioration de la numérisation des codes-barres : mises à jour de la détection des codes-barres avec IronBarcode

Chez Iron Software, nous nous engageons à améliorer nos produits pour mieux servir nos clients. Une de nos mises à jour récentes se concentre sur la détection de codes-barres d'IronBarcode, où nous avons fait la transition de l'utilisation d'un modèle d'apprentissage profond à la mise au point d'un nouvel algorithme de détection. Cette modification vise à améliorer l'efficacité et la fiabilité de la détection des codes-barres.

Transition de l'apprentissage profond

IronBarcode utilisait initialement un réseau neuronal convolutionnel de deep learning pour détecter des codes-barres dans les documents. Bien qu'efficace à certains égards, cette méthode était assez lente et nécessitait beaucoup de mémoire. Pour résoudre ces problèmes, notre équipe a développé un nouvel algorithme de détection de code-barres avec des bases en vision par ordinateur, qui s'est révélé plus efficace et efficiente pour identifier les motifs de codes-barres et localiser les régions de codes-barres.

Avantages du Nouvel Algorithme

Passer au nouvel algorithme apporte plusieurs avantages :

• Vitesse améliorée : La nouvelle méthode utilise moins de ressources sur le processeur, rendant la détection des codes-barres plus rapide.
• Utilisation de mémoire réduite : Étant donné que l'algorithme ne nécessite pas de faire passer les documents d'entrée par des millions de paramètres comme dans un modèle d'apprentissage profond, l'utilisation globale de la mémoire est considérablement réduite.
• Compatibilité multiplateforme améliorée : Avec une utilisation réduite de la mémoire et des améliorations de vitesse, IronBarcode peut être utilisé dans des appareils et des environnements ayant des contraintes de mémoire et de puissance de traitement.

Prise en charge de nouveaux formats de code-barres

Avec cette mise à jour, IronBarcode prend désormais en charge les nouveaux formats de codes-barres suivants : Micro QR et Rectangular MicroQR.(rMQR)**. Ces deux formats de code-barres ont été développés il y a seulement deux ans et ont rapidement gagné en popularité dans diverses industries, et maintenant IronBarcode offre la possibilité de lire et d'écrire dans ces formats.

Applications dans le monde réel

Cette mise à jour rend IronBarcode particulièrement utile pour les cas d'utilisation nécessitant des vitesses de décodage élevées et plusieurs instructions de décodage à exécuter simultanément. Des performances améliorées et un support étendu des codes-barres contribuent à des opérations plus fiables et rationalisées.

Considérations concurrentielles

IronBarcode offre des avantages concurrentiels en améliorant la vitesse, en réduisant les exigences de mémoire et en maintenant une haute précision. Le passage à un nouvel algorithme de décodage s'aligne avec l'objectif de fournir un outil efficace et pratique pour les clients. Bien que certains concurrents utilisent également des méthodes de décodage similaires, notre objectif reste d'optimiser les performances et d'incorporer les retours d'expérience pour améliorer continuellement notre produit.

Support continu de la détection par apprentissage profond

Alors que nous nous éloignons de notre méthode principale de détection de code-barres utilisant l'apprentissage profond, nous ne l'éliminons pas complètement. De nombreuses entreprises peuvent nécessiter des performances de lecture ultra-précises et disposer du matériel pour exécuter efficacement des modèles d'apprentissage profond. Nous répondons donc à leurs besoins avec une dépendance optionnelle distincte appelée IronSoftware.MachineLearning. Avec ce package, vous pouvez non seulement utiliser notre propre modèle d'apprentissage profond pour la détection, mais aussi y joindre le vôtre.

Développement basé sur les retours

La décision de remplacer l'algorithme de décodage principal a été influencée par les retours des clients et les observations du marché. Les préoccupations concernant l'utilisation de la mémoire et la vitesse de traitement étaient des facteurs importants. En abordant ces problèmes, nous visons à faire d'IronBarcode un outil plus puissant et efficace.

Conclusion

IronBarcode a été mis à jour pour mieux répondre aux exigences de la numérisation des codes-barres, offrant une efficacité et une précision améliorées grâce à l'utilisation de la vision par ordinateur. En élargissant le support des formats de code-barres et en optimisant les performances, nous continuons à fournir des outils qui aident nos clients à travailler plus efficacement dans des domaines tels que la logistique et la gestion des stocks.