バーコードスキャンの強化: IronBarcodeのバーコード検出の更新

ディープラーニングからの移行

IronBarcode は当初、文書内のバーコードを検出するためにディープラーニング畳み込みニューラル ネットワークを使用していました。 この方法はいくつかの点では効果的ですが、かなり遅く、大量のメモリを必要とします。 これらの問題に対処するため、私たちのチームはコンピューター ビジョンを基盤とした新しいバーコード検出アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムは、バーコード パターンの識別とバーコード領域の特定において、より効果的かつ効率的であることがわかっています。

新しいアルゴリズムの利点

新しいアルゴリズムに切り替えると、いくつかの利点がもたらされます。

-速度の向上:新しいアプローチでは CPU リソースの使用量が減り、バーコードの検出が速くなります。

-メモリ使用量の削減:このアルゴリズムでは、ディープラーニング モデルのように入力ドキュメントを数百万のパラメータで実行する必要がないため、全体的なメモリ使用量が大幅に削減されます。

-強化されたクロスプラットフォーム互換性:メモリ使用量の削減と速度の向上により、IronBarcode はメモリと処理能力が制限されているデバイスや環境でも使用できるようになります。

新しいバーコード形式のサポート

このアップデートにより、IronBarcode はMicro QRとRectangular MicroQR (rMQR)という新しいバーコード形式もサポートするようになりました。 これら 2 つのバーコード形式はわずか 2 年前に開発され、さまざまな業界で急速に普及してきましたが、現在では IronBarcode はこれらの形式の読み取りと書き込みの両方の機能を提供しています。

実世界での応用

このアップデートは、特に高速なデコード速度と複数のデコード指示を同時に実行する必要がある使用例においてIronBarcodeを特に有用にします。改善されたパフォーマンスとより広範なバーコードサポートは、より信頼性が高くスムーズな操作に貢献します。

競争上の考慮事項

IronBarcode は、速度の向上、メモリ要件の削減、高精度の維持により競争上の優位性を提供します。 新しいデコード アルゴリズムへの移行は、顧客に効率的で実用的なツールを提供するという目標と一致しています。 一部の競合他社も同様のデコード方法を採用していますが、当社はパフォーマンスを最適化し、フィードバックを取り入れて製品を継続的に改善することに重点を置いています。

ディープラーニング検出の継続的なサポート

当社は主なバーコード検出方法をディープラーニングの利用から移行していますが、ディープラーニングを完全に削除しているわけではありません。 多くの企業では、超高精度の読み取りパフォーマンスが必要であり、ディープラーニング モデルを効率的に実行するためのハードウェアを備えている可能性があるため、 Iron Software.MachineLearningと呼ばれる別のオプションの依存関係を使用して、それらのユースケースに対応します。 このパッケージを使用すると、検出に当社独自のディープラーニング モデルを活用できるだけでなく、独自のモデルを追加することもできます。

フィードバック駆動開発

メインのデコード アルゴリズムを置き換えるという決定は、顧客からのフィードバックと市場観察によって影響を受けました。 メモリ使用量と処理速度に関する懸念は重要な要素でした。 これらの問題に対処することで、IronBarcode をより強力で効果的なツールにすることを目指します。

結論

IronBarcode は、バーコード スキャンの要求をより適切に満たすように更新され、コンピューター ビジョンの使用により効率と精度が向上しました。 バーコード形式のサポートを拡張し、パフォーマンスを最適化することで、物流や在庫管理などの分野でお客様がより効率的に作業できるようにするツールを継続的に提供していきます。