Amélioration du balayage des codes-barres : mises à jour de la détection des codes-barres d'IronBarcode

Transition de l'apprentissage profond

IronBarcode utilisait initialement un réseau neuronal convolutif d'apprentissage profond pour détecter les codes-barres dans les documents. Bien qu'efficace à certains égards, cette méthode était assez lente et nécessitait beaucoup de mémoire. Pour remédier à ces problèmes, notre équipe a développé un nouvel algorithme de détection de codes-barres basé sur la vision par ordinateur, qui s'est avéré plus efficace pour identifier les motifs de codes-barres et localiser les régions de codes-barres.

Avantages du nouvel algorithme

Le passage au nouvel algorithme présente plusieurs avantages :

• Vitesse améliorée : La nouvelle approche utilise moins de ressources du processeur, ce qui accélère la détection des codes-barres.

• Utilisation de la mémoire réduite : comme l'algorithme ne nécessite pas de traiter les documents d'entrée avec des millions de paramètres, contrairement à un modèle d'apprentissage profond, l'utilisation globale de la mémoire est considérablement réduite.

• Compatibilité multiplateforme améliorée : grâce à une consommation de mémoire réduite et à des gains de vitesse, IronBarcode peut être utilisé sur des appareils et dans des environnements disposant de ressources de mémoire et de puissance de traitement limitées.

Prise en charge des nouveaux formats de codes-barres

Avec cette mise à jour, IronBarcode prend désormais également en charge les nouveaux formats de code-barres suivants : Micro QR et MicroQR rectangulaire (rMQR) . Ces deux formats de codes-barres ont été développés il y a seulement deux ans et ont rapidement gagné du terrain dans divers secteurs d'activité. IronBarcode offre désormais la possibilité de lire et d'écrire dans ces formats.

Applications du 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 une prise en charge plus large 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 besoins en mémoire et en maintenant une précision élevée. Le passage à un nouvel algorithme de décodage s'inscrit dans l'objectif de fournir un outil efficace et pratique aux clients. Bien que certains concurrents utilisent également des méthodes de décodage similaires, nous restons concentrés sur l'optimisation des performances et l'intégration des retours d'information afin d'améliorer continuellement notre produit.

Soutien continu à la détection par apprentissage profond

Bien que nous abandonnions progressivement l'apprentissage profond comme principale méthode de détection des codes-barres, nous ne le supprimons pas complètement. De nombreuses entreprises peuvent avoir besoin de performances de lecture ultra-précises et disposent du matériel nécessaire pour exécuter efficacement des modèles d'apprentissage profond ; nous prenons donc en charge leurs cas d'utilisation grâce à une dépendance optionnelle distincte appelée Iron Software.MachineLearning . Ce pack vous permet non seulement d'utiliser notre propre modèle d'apprentissage profond pour la détection, mais aussi d'intégrer le vôtre.

Développement axé sur les retours d'information

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

Conclusion

IronBarcode a été mis à jour pour mieux répondre aux exigences de la lecture des codes-barres, offrant une efficacité et une précision accrues grâce à l'utilisation de la vision par ordinateur. En élargissant la prise en charge des formats de codes-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.