Prinzip des visuellen Codelesers

Das Funktionsprinzip des „visuellen Codelesers“ basiert hauptsächlich auf Bildverarbeitungstechnologie und maschineller Lerntechnologie. Der visuelle Codeleser erhält die Bilddaten des Barcodes oder QR-Codes über eine Kamera oder einen Bildsensor, analysiert diese Bilder dann mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie und erkennt schließlich die Informationen im Barcode oder QR-Code. Die spezifischen Schritte sind wie folgt:

„Bilderfassung“: Der visuelle Codeleser verwendet eine Kamera oder einen Bildsensor, um das Bild des Barcodes oder QR-Codes zu erfassen. Licht dringt durch das Objektiv in die Kamera ein und jedes Pixel erkennt die Lichtintensität und wandelt sie in ein Ladungssignal um. ‌Bildverarbeitung‌: Das aufgenommene Bild wird in ein digitales Signal umgewandelt und im Speicher der Kamera gespeichert. Diese digitalen Signale werden dann zur Bildverarbeitung und -analyse an die integrierte CPU der Kamera übertragen. Zu den Verarbeitungsschritten gehören Verstärkung, Filterung, Kantenerkennung, Binärisierung usw., um das Signal-Rausch-Verhältnis des Signals zu verbessern, Rauschen und Interferenzen zu eliminieren und die codierten Informationen im Barcode oder QR-Code zu extrahieren. „Dekodierung und Erkennung“: Nach der Signalverarbeitung werden die extrahierten kodierten Informationen zur Dekodierung und Erkennung an den Decoder gesendet. Der Decoder wandelt die codierten Informationen gemäß den Codierungsregeln des Barcodes oder QR-Codes (z. B. einem bestimmten Codierungsstandard) in lesbaren Text, Zahlen oder Anweisungen um.

‌Datenausgabe‌: Die dekodierten Daten werden über die Ausgabeschnittstelle des Barcodelesers (z. B. USB, RS232 usw.) an einen Computer, ein Mobilgerät oder ein anderes Endgerät ausgegeben. Diese Endgeräte können die Daten weiterverarbeiten, um Funktionen wie automatische Identifizierung, Informationseingabe, Bestandsverwaltung usw. zu erreichen.

Zu den Vorteilen visueller Barcode-Lesegeräte gehört die hohe Genauigkeit und Empfindlichkeit, die vor allem auf die Anwendung ihrer Bildverarbeitungs- und maschinellen Lerntechnologie zurückzuführen ist.