DataMarsは、RFID技術の正確性と柔軟性を向上させるための人工知能に基づいてUHF RFID識別システムを開始しました
長い間、技術的な課題は、リーダーによるタグの誤読などのRFIDシステムの完全な適用を妨げてきました。そして、絶えず流れるアイテムに読み取りを正しく配布する方法。
機械学習アルゴリズムの使用は、これまでに最も正確な認識を確実にし、新しい世代のリーダーシステムのための道を開く。自動化されたシステムの正確さを保証します。誤読を回避する。作業プロセスを中断せずに動く織物を正確に識別し、バルク流動項目にラベルを正しく割り当てます。
RFIDシステムを使用するという目的は、織物のライフサイクル全体を識別し追跡し、正確で自動化された在庫管理を達成し、損失を減らし、透明なデータを生成し、労働効率を向上させるための正確な請求書、織物フローサイクルを最適化することによって収益性を向上させることです。そして紛失した織物を交換するコストを削減します。 RFIDシステムの精度が高いほど、これらの利点は十分に実現できます。
しかし、それは簡単ではありません。 UHF RFIDテクノロジは、この技術が数秒で何千もの織物のバッチを読むことを可能にする、視覚的および長距離のタグを読み取る能力によって特徴付けられますが、周囲の領域で誤って読むこともできます。特にアイテムが散らばっているか動いているときは、不要なラベルに。これにより、RFIDデータ収集の精度が低下します。
これまでのところ、この問題は主にメカニカルシールド構造を使用することによって解決されるか、または読み取り領域のしきい値を手動で設定して読取領域をできるだけ制御して制限することによって解決されます。しかし同時に、この方法はRFIDシステムの柔軟性を制限し、動作速度を短縮します。
機械学習はどのようにRFIDに適用されますか？
データマーカーは機械学習技術を適用しました RFID 技術。機械学習は人工知能の分野であり、明示的なプログラミングを必要とせずに経験を通して自動的に習得し改善する能力を提供するシステムを提供します。それは実際に生成されたデータセットを積極的にチェックして共通のパターンを見つけ、決定を下すためのモデルを構築します。
システムは、すべてのRFIDタグから読み取られたデータから抽出された情報を使用して各タグを分類するために、機械学習アルゴリズムと特別に開発されたニューラルネットワークを使用します。このようにして、システムは、「誤読を回避することで、エラーを回避するのではなく、範囲内ではないタグを識別して廃棄することができます。
さらに、大量のデータで訓練されたニューラルネットワークを使用することによって、システムは手動でしきい値や他のメカニズムを設定する必要はなく、多数の複雑な微調整プロセスを必要としません。データ量が多いほど、複数の環境、ユースケース、変更に簡単に適応でき、ハードウェア投資を削減できるニューラルネットワークをより正確で堅牢にします。すべてのプロセスはソフトウェアアルゴリズムによって決定されるので、時間の経過とともに、読み取りシステムの正確さも、ハードウェアの変更に対処する必要なしにソフトウェアの更新と改善されます。
DataMars Textile IDのゼネラルマネージャーであるRiccardo Mazzoliniは、次のように述べています。読書システムは、より良いユーザーエクスペリエンスを顧客に提供します。」
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