增強條碼掃描：IronBarcode 的條碼檢測更新

在 Iron Software，我們致力於改進我們的產品，以更好地服務我們的客戶。我們最近的一次更新重點在於 IronBarcode 的條碼檢測，我們已從使用深度學習模型轉向開發新的檢測演算法。此改變旨在提高條碼檢測的效率和可靠性。

轉換深度學習

IronBarcode 起初使用深度學習卷積神經網路來檢測文檔中的條碼。雖然在某些方面有效，但這種方法相當緩慢並且需要大量記憶體。為了解決這些問題，我們的團隊開發了一種具有計算機視覺基礎的新條碼檢測算法，發現該算法在識別條碼模式和定位條碼區域方面更加有效和高效。

新演算法的益處

切換到新演算法帶來多項好處：

• 速度提升: 新方法使用較少的 CPU 資源，使條碼檢測更快。
• 降低記憶體使用: 由於該演算法不需要像深度學習模型那樣通過數百萬個參數運行輸入文件，因此整體記憶體使用量顯著減少。
• 增強跨平台相容性: 由於記憶體使用量減少和速度提升，IronBarcode 能夠在具有有限記憶體和處理能力的設備和環境中使用。

支持新的條碼格式

透過此更新，IronBarcode 現在也支持以下新的條碼格式：Micro QR 和 Rectangular MicroQR (rMQR)這兩種條碼格式僅在兩年前開發，並迅速在各種行業中獲得認可，如今IronBarcode提供了讀取和寫入這些格式的功能。

實際應用

此更新使 IronBarcode 尤其適用於需要高速解碼和同時運行多個解碼指令的用例——改進的性能和更廣泛的條碼支持有助於更可靠和更流暢的操作。

競爭考量

IronBarcode 透過提升速度、降低記憶體需求和維持高準確度，提供競爭優勢。轉向新的解碼演算法符合為客戶提供高效且實用工具的目標。雖然一些競爭對手也採用類似的解碼方法，我們的重點仍然是優化性能並結合反饋不斷改進產品。

繼續支持深度學習檢測

我們雖然正在將主要的條碼檢測方法從使用深度學習轉變過來，但並未完全移除它。許多企業可能需要超高精度的讀取性能，並擁有能高效運行深度學習模型的硬體，因此我們通過稱為 IronSoftware.MachineLearning 的單獨可選依賴來滿足他們的使用案例。使用此套件，您不僅可以利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。

以反饋為驅動的開發

更換主要解碼演算法的決定受到客戶反饋和市場觀察的影響。對記憶體使用和處理速度的擔憂是重要因素。通過解決這些問題，我們旨在使IronBarcode成為更強大和有效的工具。

結論

IronBarcode 已更新以更好地滿足條碼掃描的需求，透過使用電腦視覺提高了效率和準確性。通過擴展條碼格式的支持和優化性能，我們繼續提供幫助客戶更有效地在物流和庫存管理等領域工作的工具。