2024-07-05
Постојат очигледни разлики помеѓу RF меки ознаки и бар-кодови во смисла на идентификација и следење на ставките, главно вклучувајќи ги следните точки:
Метод на идентификација:
RF меки ознаки: користете безжични радиофреквентни сигнали за идентификација, обично направени од флексибилни материјали како хартија или флексибилна пластика и може да се залепат на површината или во внатрешноста на предметите. Тие пренесуваат податоци преку безжична комуникација со RF читачи и пишувачи, со брза брзина на идентификација, без директна линија на видот и може да се читаат на одредена далечина.
Баркод: Користете технологија за оптичко скенирање за идентификација. Баркодовите мора да се скенираат директно со опрема за скенирање на баркод, барајќи предметот да биде на одредено растојание и агол од опремата за скенирање, а ставката мора да биде во опсегот на скенирање за идентификација.
Складирање и капацитет на информации:
RF меки ознаки: обично може да складира повеќе информации, како што се детални информации и историски записи на предмети.
Баркодови: обично може да складираат само едноставни информации за идентификација, како што се број на производ или сериски број.
Трајност и приспособливост на околината:
RF меки ознаки: Бидејќи може да се изберат материјали и методи на пакување погодни за различни средини, тие можат да бидат дизајнирани да бидат водоотпорни, отпорни на високи температури или отпорни на хемиска корозија. Ова го прави многу издржлив и прилагодлив во различни сценарија на примена.
Баркод: Обично се печати на површината на некој предмет, тој е чувствителен на условите на околината и може лесно да се оштети, да се носи или контаминира, што може да предизвика да не се препознае нормално.
Автоматизација и ефикасност:
RF меки ознаки: поддржува брзо автоматско препознавање и собирање податоци и се погодни за сценарија кои бараат ефикасни операции како што се логистика и управување со залихи.
Баркод: иако може автоматски да се препознае и преку опрема за скенирање, технологијата на радиофреквенција е попогодна и поефикасна во автоматското препознавање и обработката на податоци во големи размери.