DataMars a lancé le système d'identification RFID UHF basé sur une intelligence artificielle pou
Pendant longtemps, les défis techniques ont entravé l'application complète des systèmes RFID, tels que la mauvaise interprétation des balises par les lecteurs et sur la manière de distribuer correctement les lectures à des éléments constamment à couler.
L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage de la machine assure la reconnaissance la plus précise jusqu'à présent, ouvrant la voie à une nouvelle génération de systèmes de lecteurs. Il garantit la précision du système automatisé: éviter une erreur erronée; et identifier avec précision les textiles mobiles sans interrompre le processus de travail et attribuer correctement les étiquettes aux éléments en volume.
L'utilisation du système RFID consiste à identifier et à suivre tout le cycle de vie des textiles, à obtenir une gestion de stocks précise et automatisée, à réduire les pertes, à générer des données transparentes et à des factures précises pour améliorer l'efficacité du travail et améliorer la rentabilité en optimisant le cycle du flux textile, et réduire le coût du remplacement des textiles perdus. Plus la précision du système RFID est élevée, plus ces avantages peuvent être pleinement réalisés.
Mais ce n'est pas facile. La technologie UHF RFID est caractérisée par sa capacité à lire des étiquettes sans vue et de longues distances, ce qui permet à cette technologie de lire des lots de milliers de textiles en quelques secondes, mais il peut également être lu accidentellement dans la zone environnante. Aux étiquettes inutiles, surtout lorsque des articles sont dispersés ou en mouvement. Cela réduit l'exactitude de la collecte de données RFID.
Jusqu'à présent, ce problème est principalement résolu en utilisant une structure de blindage mécanique ou réglage manuellement le seuil des paramètres de lecture pour contrôler et limiter la zone de lecture autant que possible. Mais dans le même temps, cette méthode limite la flexibilité du système RFID et réduit la vitesse de fonctionnement.
Comment l'apprentissage automatique est-il appliqué à RFID?
DataMars a appliqué la technologie d'apprentissage de la machine à Rfid La technologie. L'apprentissage de la machine est une branche d'intelligence artificielle, qui fournit au système la capacité d'apprendre et d'améliorer automatiquement par l'expérience sans avoir besoin de programmation explicite. Il vérifiera activement les ensembles de données générés dans la pratique pour trouver des modèles courants et créer un modèle pour prendre des décisions.
Le système utilise des algorithmes d'apprentissage de la machine et un réseau neuronal spécialement développé pour classer chaque balise à l'aide des informations extraites des données lues à partir de toutes les balises RFID. De cette manière, le système peut identifier et supprimer des étiquettes qui ne sont pas dans la plage, au lieu d'éviter les erreurs en "évitant la lecture erronée".
De plus, en utilisant un réseau neuronal formé avec une grande quantité de données, le système n'a pas besoin de définir manuellement des seuils et d'autres mécanismes, ni un grand nombre de processus complexes de réglage fin. Plus la quantité de données est importante, plus le réseau de neurones plus précis et robuste, qui peut facilement s'adapter à plusieurs environnements, les cas d'utilisation et les changements, ce qui peut également réduire les investissements matériels. Étant donné que tous les processus sont déterminés par des algorithmes logiciels, au fil du temps, la précision du système de lecture s'améliorera également avec des mises à jour logicielles sans avoir à traiter des changements matériels.
Riccardo Mazzolini, directeur général de DataMars ID Textile, a déclaré: "DataMars a une fois de plus enfreint les limites de la technologie RFID et a pionnier l'utilisation de la technologie d'apprentissage de la machine d'intelligence artificielle dans les applications de blanchisserie, fournissant le marché avec plus précis, flexible et adaptable à la RFID UHF Le système de lecture fournit aux clients une meilleure expérience utilisateur. "
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