Yapay Zeka Destekli Algoritmalar

Üretim uygulama ortamı hem karmaşık hem de değişkendir. Yansıma, engelleme, bozulma ve arka plan paraziti gibi sorunlar kod çözme hızını ciddi şekilde etkileyebilir. Derin öğrenme tabanlı yapay zeka algoritmaları, az sayıda yerinde görüntüyle algoritma modellerinin hızlı bir şekilde yinelenmesini sağlayabilir. Bu yaklaşım, çeşitli karmaşık uygulamaları etkili bir şekilde çözer.

Doğru Konumlandırma

Konumlandırmanın doğruluğu kod çözme verimliliğini ve hızını belirlediğinden, konumlandırma kod okumada çok önemli bir adımdır. Derin öğrenme algoritmaları, 1D ve 2D kodları doğru bir şekilde bulup tanımlayabilir. Buna ek olarak, derin öğrenme algoritmaları, kod bölümleri eksik olsa dahi daha yüksek konumlandırma doğruluğu sağlar.

Stabil Zamanlama

Endüstriyel üretimde, üretim hızı genellikle sabittir. Geleneksel algoritmalar birden fazla kod çözme girişimi ihtiyacı duyar ve bu da çözüm zamanının artmasına neden olur. iRayple R Serisi Kod Okuyucuların derin öğrenme algoritması, tüm verileri aynı anda işlemek için önceden eğitilmiş bir modeli temel alan uçtan uca teknolojiyi kullanır. Her kod çözme için aynı model yürütülür, bu da istikrarlı zaman ve artan üretim verimliliği sağlar.

Doğru Kod Çözme

Kod çözme hızı, kod okumanın en kritik göstergesidir. Derin Öğrenme Uçtan Uca Teknolojisi, bunları doğru bir şekilde bulmak için 1D ve 2D kodların küresel özelliklerini kullanır. Algoritma, modül sınırını doğru bir şekilde belirler ve kod çözmeyi, çevresel modül bilgileri ve kodun genel karakter bilgileriyle birleştirir. Bu, doğruluğu artırır ve paraziti, bozulmayı ve kirlenmeyi azaltır.