Streckkods- och datakodigenkänning kan vara mycket fördelaktigt i många industriella tillämpningar och förbättra processeffektivitet och noggrannhet. Emellertid kan flera utmaningar uppstå när man använder maskinseendeapplikationer för att läsa streckkoder och datakoder.
En av de största utmaningarna är att läsa streckkoder och datakoder under svåra förhållanden, såsom dålig belysning eller när koderna är smutsiga eller skadade. Storleken på koderna och deras avstånd från maskinseendekameran kan också leda till igenkänningssvårigheter.
MABRI.VISION specialiserar sig på att utveckla lösningar som tillförlitligt kan läsa streckkoder och datakoder, även under utmanande förhållanden. Våra maskinseendesystem är robusta och kraftfulla och erbjuder hög noggrannhet och tillförlitlighet. Vi arbetar nära våra kunder för att utveckla skräddarsydda lösningar perfekt anpassade till deras specifika krav och utmaningar.
+49 241 56 527 930
info@mabri.vision
Ett hinder med att läsa streckkoder med maskinseende är att dessa koder ibland är svåra att komma åt eller av dålig kvalitet. De kan till exempel vara dolda, skadade eller bleka. I sådana fall är det svårt att känna igen och läsa streckkoden.
Det finns dock flera metoder som kan användas för att övervinna dessa utmaningar. En möjlighet är att använda speciella kameror och ljustekniker som gör att streckkoden kan kännas igen från olika vinklar och under varierande ljusförhållanden. Användningen av bildförbättrings- och korrigeringsalgoritmer kan också bidra till att göra streckkoden mer synlig och därmed lättare att läsa.
Maskinvisionslösningar möjliggör snabb och tillförlitlig detektering och läsning av datakoder. Denna teknik används ofta inom industrin för att få information om produkter och delar och för att optimera produktionen. Olika utmaningar, såsom skuggor, distorsioner och förändrade ljusförhållanden, komplicerar läsningsprocessen. MABRI.VISION har specialiserat sig på att tillförlitligt läsa dessa koder genom att utveckla lämpliga algoritmer och bildinsamlingstekniker.