增強條碼掃描：IronBarcode 的條碼檢測更新
在Iron Software，我們致力於改進產品，以更好地服務我們的客戶。 我們最近的一次更新重點是IronBarcode的條碼檢測，我們已經從使用深度學習模型轉為開發新的檢測算法。 此更改旨在提高條形碼檢測的效率和可靠性。
從深度學習過渡
IronBarcode 最初使用深度學習卷積神經網絡來檢測文件中的條形碼。 雖然在某些方面有效，但這種方法相當緩慢且需要大量記憶體。 為了解決這些問題，我們的團隊開發了一種新的條碼檢測算法，基於計算機視覺技術，被證明在識別條碼模式和定位條碼區域方面更有效且更高效。
新算法的好處
切換到新算法帶來幾個好處：
- 改進的速度： 新方法在 CPU 上使用更少的資源，使條碼檢測更快。
- 較低的記憶體使用量：由於該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。
- 增強的跨平台相容性： 隨著記憶體使用量的減少和速度的提升，IronBarcode 能夠在記憶體和處理能力有限的設備和環境中使用。
支援新的條碼格式
透過此更新，IronBarcode 現在還支持以下新的條碼格式：Micro QR 和 Rectangular MicroQR(rMQR).** 這兩種條碼格式在兩年前才被開發出來，並迅速在各行業中取得了吸引力，現在IronBarcode提供了讀取和寫入這些格式的功能。
實際應用
此次更新使得IronBarcode在需要高速解碼和同時運行多個解碼指令的使用情景中特別有用——改進的性能和更廣泛的條碼支持有助於提供更可靠和簡化的操作。
競爭考量
IronBarcode 透過提升速度、減少記憶需求和保持高精確度，提供競爭優勢。 轉換到新的解碼算法符合為客戶提供高效實用工具的目標。 儘管一些競爭對手也採用類似的解碼方法，我們仍然專注於優化性能並採納反饋意見，不斷改進我們的產品。
持續支持深度學習檢測
雖然我們正在將主要的條碼檢測方法從利用深度學習轉移，但我們並沒有完全去除它。 許多企業可能需要超精確的讀取性能，並且擁有能夠高效運行深度學習模型的硬體，因此我們為他們的使用情況準備了一個名為 IronSoftware.MachineLearning 的可選依賴項。 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，還可以附上您自己的模型。
反饋驅動開發
決定更換主要解碼算法是受到了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。 透過解決這些問題，我們旨在使IronBarcode成為一個更強大且更有效的工具。
結論
IronBarcode 已更新，以更好地滿足條碼掃描的需求，通過使用電腦視覺提高了效率和準確性。 透過擴展條碼格式支援和優化性能，我們持續提供幫助我們客戶更有效地在物流和庫存管理等領域工作的工具。
