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QR 工具

製造業中帶有 QR 碼的機器學習

在快速發展的現代製造業中,技術進步與進步之間的共生關係比以往任何時候都更加明顯。 在塑造產業的一系列創新技術中,機器學習 (ML)、自然語言處理和人工智慧 (Artificial Intelligence) 脫穎而出,成為資料科學家的轉型動力。 它的影響超越了純粹的流程最佳化,開啟了一個以無與倫比的效率、預測性維護和精確性為特點的新時代。 本文旨在全面探討機器學習在製造業中的多方面用途,闡明其多樣化的應用以及機器學習演算法為業界帶來的實質效益。

1.機器學習在製造業中的用途。

製造業中有許多機器學習的使用案例,可用於生產流程和資料處理。 資料科學家使用許多方法來研究歷史資料,以提供製造機器學習解決方案。

1.1.預測維護

1.3.更好的供應鏈管理1.5.能源管理2.1.1.輸入資料影像 results = reader.Read(imageInput); // Iterate through the results and output the value of each detected QR code foreach (QrResult result in results) { Console.WriteLine(result.Value); } ``` 此 C# 代码片段利用 IronQR 库从名为 "raw material.png" 的图像文件中读取 QR 代码。它首先將圖片載入位圖物件,然後使用載入的圖片建構 `QrImageInput` 。 隨後,`QrReader` 會被實體化,以從影像中萃取 QR 代碼資訊,並將結果儲存於 `IEnumerable` 中。 程式碼使用 `foreach` 環路迭代這些結果,將每個 QR 代碼的值列印到控制台。 總體而言,此片段展示了使用 IronQR 函式庫在 C# 中簡明實作 QR 碼讀取功能。

2.1.2.輸出影像

3.結論
Jordi Bardia
軟體工程師
Jordi 在 Python、C# 和 C++ 上最得心應手,當他不在 Iron Software 展現技術時,便在做遊戲編程。在分担产品测测试,产品开发和研究的责任时,Jordi 为持续的产品改进增值。他说这种多样化的经验使他受到挑战并保持参与, 而这也是他与 Iron Software 中工作一大乐趣。Jordi 在佛罗里达州迈阿密长大,曾在佛罗里达大学学习计算机科学和统计学。