增強條碼掃描：IronBarcode 條碼檢測的更新

從深度學習過渡

IronBarcode最初使用深度學習卷積神經網路來偵測文件中的條碼。 雖然這種方法在某些方面有效，但速度相當慢，而且需要大量的記憶體。 為了解決這些問題，我們的團隊開發了一種基於電腦視覺的新型條碼檢測演算法，該演算法在識別條碼模式和定位條碼區域方面更有效、更有效率。

新演算法的優勢

切換到新演算法可以帶來以下幾個好處：

-速度提升：新方法佔用較少的 CPU 資源，使條碼偵測速度更快。

-記憶體使用量更低：由於演算法不需要像深度學習模型那樣對輸入文件進行數百萬個參數的運算，因此整體記憶體使用量顯著降低。

-增強的跨平台相容性： IronBarcode 記憶體佔用更少，速度更快，因此能夠在記憶體和處理能力受限的裝置和環境中使用。

支援新的條碼格式

透過此次更新，IronBarcode 現在也支援以下新的條碼格式： Micro QR和Rectangular MicroQR (rMQR) 。 這兩種條碼格式都是兩年前才開發的，並且已經在各個行業迅速普及，現在 IronBarcode 能夠讀取和寫入這些格式。

實際應用

這次更新讓 IronBarcode 尤其適合需要高解碼速度和同時運行多個解碼指令的使用案例——改進的性能和更廣泛的條碼支持有助於實現更可靠和流線型的操作。

競爭因素

IronBarcode 透過提高速度、降低記憶體需求和保持高精度，提供競爭優勢。 採用新的解碼演算法符合為客戶提供高效實用工具的目標。 雖然一些競爭對手也採用了類似的解碼方法，但我們的重點仍然是優化效能並採納回饋意見，以不斷改進我們的產品。

持續支援深度學習檢測

雖然我們正在將主要的條碼檢測方法從使用深度學習轉向其他方法，但我們並沒有完全移除深度學習。 許多企業可能需要超精確的讀取性能，並且擁有高效運行深度學習模型的硬件，因此我們通過一個名為IronSoftware.MachineLearning的單獨可選依賴項來滿足他們的使用場景。 有了這個軟體包，您不僅可以使用我們自己的深度學習模型進行檢測，還可以附加您自己的模型。

回饋驅動開發

更換主要解碼演算法的決定受到了客戶回饋和市場觀察的影響。 對記憶體使用情況和處理速度的擔憂是重要的考慮因素。 透過解決這些問題，我們旨在使 IronBarcode 成為更強大、更有效的工具。

結論

IronBarcode 已更新，以更好地滿足條碼掃描的需求，透過使用電腦視覺技術，提高了效率和準確性。 透過擴展條碼格式支援和優化效能，我們不斷提供工具，幫助我們的客戶在物流和庫存管理等領域更有效地工作。