Auch der Triviale Barcode hat so seine Tücken.
Strichcode (1-D): Ein Strichcode ist eine Folge von parallelen, rechteckigen Strichen und Lücken, die nach den Regeln einer bestimmten Symbologie oder Spezifikation aufgebaut sind. Er stellt Daten in maschinenlesbarer Form dar und ist ein weit verbreitetes Mittel zur Produktkennzeichnung in vielen Branchen.
Optical Character Recognition (OCR): OCR ist eine Technologie, die gedruckten oder handgeschriebenen Text in maschinenlesbaren Text umwandelt. Sie wird häufig in Bereichen wie dem Dokumentenmanagement und der Automatisierung von Geschäftsprozessen eingesetzt.
Dotcode (Punktcode): Dotcodes sind 2D-Barcodes, die Informationen in einer Matrix von Punkten speichern. Sie werden häufig für Anwendungen verwendet, die eine hohe Datendichte erfordern.
2D-Codes (gestapelt und Matrix): 2D-Codes können wesentlich mehr Informationen speichern als herkömmliche 1D-Barcodes. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Produktverfolgung bis zum mobilen Ticketing.
Bildverarbeitung (Vision-Systeme): Bildverarbeitungssysteme nutzen Kameras und Computeralgorithmen, um visuelle Informationen zu erfassen und zu interpretieren. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von der Qualitätskontrolle in der Produktion bis zur Gesichtserkennung in der Sicherheitstechnik.
Alle diese Verfahren sind auf das Licht im menschlichen Sehspektrum angewiesen und setzen voraus, dass das Kennzeichen für das Lesegerät sichtbar ist. Die Wahl des geeigneten Verfahrens hängt von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab.
There is no Silver Bullet
“Es gibt keine Silberkugel” ein nützliches Denkwerkzeug. Es erinnert uns daran, dass komplexe Probleme oft komplexe Lösungen erfordern und dass es unwahrscheinlich ist, dass eine einzige Strategie oder Technologie alle unsere Probleme lösen wird.
In der Welt der automatisierten Identifikation und Datenerfassung erscheint der 1D-Barcode auf den ersten Blick einfach und unkompliziert. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass er für das menschliche Auge sichtbar und leicht zu erkennen ist. Das hat zwei Konsequenzen:
- Weil es so einfach ist, aber Probleme weiterhin vorhanden sind glauben viele, dass "magische" Techniken, wie z.B. RFID jedes Problem lösen würden.
- Er ist so simpel, da kann man einfach nichts falsch machen. Das ist offensichtlich der "Kruger-Denning-Effekt". Was habe ich schon für Schwachsinn im Barcode-Bereich gesehen.
Im Gegensatz dazu werden Bildverarbeitungssysteme und Anwendungen, die auf optischer Zeichenerkennung (OCR) oder 2D-Codes basieren, oft als komplexer und technisch anspruchsvoller wahrgenommen. Und vor Technologien wie der Radiofrequenz-Identifikation (RFID), die mit unsichtbaren Signalen arbeiten, haben viele Menschen sogar Respekt, weil sie die zugrundeliegenden Mechanismen nicht direkt sehen oder verstehen können.
Trotz dieser Unterschiede in der Wahrnehmung ist es wichtig zu verstehen, dass jede dieser Technologien - ob Barcode, OCR, 2D-Code oder RFID - ihre eigenen Stärken und Schwächen hat und in unterschiedlichen Anwendungsfällen zum Einsatz kommt.
Die Wahl der richtigen Technologie ist immer eine 🖵 Frage der Balance zwischen verschiedenen Aspekten: den spezifischen Anforderungen der Anwendung, den Kosten, der Leistung und der Benutzerfreundlichkeit. Es gibt keine “Einheitslösung”, sondern es ist immer wichtig, die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen des jeweiligen Anwendungsfalls zu berücksichtigen. So kann eine scheinbar einfache Technologie wie der Barcode in bestimmten Situationen die beste Lösung sein, während in anderen Fällen fortgeschrittenere Technologien erforderlich sein können.
"Die Summe der Probleme ist immer konstant". Dies unterstreicht die Tatsache, dass es immer Probleme geben wird und dass es an uns liegt, zu entscheiden, wo wir unsere Energie und unsere Fähigkeiten einsetzen, um diese Probleme zu lösen. Es unterstreicht, wie wichtig es ist, strategisch zu denken und unsere Stärken zu nutzen, um Herausforderungen zu meistern.
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Version: 1.3 Mai 2023, Kontakt: E-Mail Martin Wölker
Pirmasens, Germany, 2018-,
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