Nutzenpotentiale der RFID-Technologie im Zusammenhang mit Transportbehältern

„Strichcode richtig genutzt, ist ein Garant für Qualität und damit eine Aufwertung für das Produkt.” 103 Die Identifikationstechnologie des Barcodes hat sich in den vergangenen 20 Jahren gegenüber anderen Auto-ID-Systemen durchsetzen können. Die heute in der Wirtschaft eingesetzten Barcodesysteme haben ihren Ursprung sowohl im Handel als auch in der Industrie. Die ersten Aktivitäten zur Automatisierung des „Point of Sale“ 104 datieren aus dem Jahr 1968. 105 Nach erfolgreichen Pilotversuchen wurde ein ad-hoc-Komitee eingeführt, das die Einführung eines Barcode-Standards für die Lebensmittelindustrie zur Aufgabe hatte. Alan Haberman, eine der Schlüsselfiguren bei der Einführung des Barcodes, war sich von vornherein bewusst welche Probleme die Gruppe zu bewältigen haben wird: „The group would have to overcome political differences and spezial interests to create something that would benefit everyone.” 106 Im April 1973 konnte das Komitee den noch heute verwendeten UPC (Universal-ProductCode) präsentieren. Es dauerte nicht lange bis auch in Europa erste Anwendungen auftauchten. Mit dem Aufbau der EAN (European Article Numbers) und dessen Veröffentlichung im Jahre 1976 107 war der globale Siegeszug der Barcodetechnologie nicht mehr aufzuhalten. Bis heute wurde die Technologie stetig verbessert und den steigenden Anforderungen angepasst. Mittlerweile gibt es unzählige verschiedene Barcodetechnologien. Neben dem klassischen Barcode kommen heute noch sogenannte „Multirow-Codes“, wie der Stapel- und der Matrixcode zum Einsatz. Die neuerste Entwicklung bildet der dreidimensionale Code. Heute existieren etwa 10 Barcode-Symbologien, die für die Praxis letztendlich von Bedeutung sind. 108 Abgesehen von den Symbologie-Standards, die im wesentlichen das Aussehen der Barcodes und die Regeln zu dessen Erstellung bzw. Interpretation festlegen, konnten sich in den vergangenen 20 Jahren eine ganze Reihe anwendungsspezifischer Standards entwickeln, die den eigentlichen Inhalt eines Barcodelabels spezifizieren. 109 [...]

gen lassen sich durch das „Trainieren“ von unterschiedlichen Schriften erzielen. Dabei werden zur Erkennung die passenden Schrifttypen geladen. Aufgrund ihrer mangelhaften Flexibilität kommt die Musterüberlagerung alleine jedoch kaum mehr zum Einsatz. 102 4.1.3.3.2 Feature Recognition Die Grundlage für die Texterkennung bildet heutzutage meist das Verfahren der Merkmalsbeschreibung (Feature Recognition), das jedes Zeichen auf seine Charakteristika hin untersucht. Dieses Verfahren wird von den meisten Programmen eingesetzt. Konturen wie senkrechte und waagrechte Striche, Kreuzungspunkte und Bögen werden ermittelt und mit Musterformen verglichen. Die Merkmalsbeschreibung erweist sich somit wesentlich flexibler und vor allem zuverlässiger als die Musterüberlagerung. 4.1.3.3.3 Winkelschnittanalyse Ein besonderes Verfahren zur Bildung von Merkmalen ist die Winkelschnittanalyse (WSA). Diese Analyse schneidet ein Zeichen in unterschiedlichen Winkeln von einer Geradenschar, wobei sich der Geradenabstand nach einer gewählten Auflösung richtet. Gezählt wird nun die Anzahl der schwarzen Punkte auf jeder Geraden sowie die Anzahl der Schnittpunkte. Diese Daten werden nun analysiert, geeignet transformiert und so das Zeichen ermittelt. Zur genauen Unterscheidung ähnlicher Zeichen gibt es spezielle Methoden mit ausgeklügelten Ausschlussverfahren. Durch dieses können bei modernen OCR-Programmen neben dem Inhalt auch die Schriftart, die Textgröße sowie verschiedenste Attribute erkannt werden. 4.1.3.3.4 Fontänenumformung Ein neues, verbessertes Verfahren ist die sogenannte Fontänenumformung. Dieses Verfahren basiert auf die bereits beschriebene Musterüberlagerung. Die Fontänenumformung stellt für jedes Zeichen die Fleckenverteilung fest. Das heißt, dass das Zeichen in einzelne Punkte zerlegt und deren Lage zueinander analysiert wird. Diese Verteilung lässt sich nunmehr mit entsprechenden Referenzobjekten vergleichen, bei denen die Fleckenverteilung gewichtet ist. Die Gewichtung ergibt sich als Mittelwert aus allen bekannten Verteilungen für ein Objekt. Der Vorteil gegenüber der Merkmalsbeschreibung liegt darin, dass defekte Zeichen mit Linienbrüchen oder verschmolzenen Linien besser erkannt werden. [...]

4.1.3.2 Funktionsweise OCR 100 Mittlerweile gibt es schon sehr einfach zu handhabende OCR-Software, allerdings steht hinter dem Umsetzen gescannter Texte ein technisch aufwendiges Verfahren. Grundsätzlich unterscheidet man bei der Erkennung einzelner Zeichen 4 unterschiedliche Methoden. Die „Musterüberlagerung“ (auch Pattern Matching genannt) ist das erste und bei den anfänglichen Entwicklungen überwiegend eingesetzte Verfahren. Das zweite angewendete Verfahren ist die „Merkmalsbeschreibung“ (auch Feature Extraction). Die beiden weiteren, allerdings nicht so verbreiteten Verfahren sind die Winkelschnittanalyse und die Fontänenumformung. Grundsätzlich versuchen die OCR-Programme zunächst die einzelnen Zeichen der nach dem Scannen als Bitmap vorliegenden Seite als einzelne Zellen zu erfassen. Das Programm sucht dabei nach vorhandenen Zwischenräumen. Moderne Erkennungsverfahren sind allerdings schon in der Lage auch aneinanderklebende Zeichenpaare und –tripel zuverlässig voneinander zu trennen. Bei der Leistungsfähigkeit heutiger Texterkennungssysteme werden natürlich zahlreiche Technologien und Analysen eingesetzt, um sehr hohe Genauigkeiten zu erzielen. Die Erkennungsgenauigkeit ist in hohem Maße von der Vorlagenqualität und natürlich auch von den Helligkeitseinstellungen beim Scannvorgang abhängig. Das Gesamtergebnis können die meisten OCR-Systeme durch Hilfsmittel wie Wörterbücher oder andere Trainingsmöglichkeiten positiv beeinflussen. Eine 100%-ige Erkennung kann jedoch kein System garantieren (was auch bei den anderen Auto-IDSystemen der Fall ist). Die Fehlerrate bei den neueren Versionen konnte wesentlich verbessert werden, 101 wodurch auch eine Bearbeitung von schwierigen Vorlagen ermöglicht wird. [...]