Wie ich ja schon am 8. August berichtet hatte, tut sich beim 1D Barcode Scanning etwas. Heute lese ich nun etwas zur praktischen Anwendung der Lösung der ETH Zürich:

Die am Institut für Pervasive Computing der ETH Zürich entwickelte Technik erlaubt es, den Barcode von Produkten zu lesen und gibt dem Verbraucher somit weiterführende Produktinformationen. Wie die Forscher jetzt in einem Pilotprojekt nachgewiesen hatten, war es somit möglich, beispielsweise Allergie- oder Verträglichkeitshinweise direkt am Verkaufsort auszulesen.

Kunden fotografieren dazu den Barcode des betreffenden Produktes mit ihrem Handy, woraufhin die Barcode-Erkennungssoftware das Bild analysiert und die EAN-Nummer (European Article Number, zentral vergebene Nummer für relevante Informationen zu Produkten) ermittelt. Die Software ruft dann die Artikelstammdaten aus einer Datenbank in Echtzeit via GPRS ab. Dem Benutzer werden diese Produktinformation schließlich auf dem Mobiltelefon präsentiert.

Die Forscher haben mit dem ‘Allergieassistent’ eine erste Einsatzmöglichkeit getestet. Dieser gibt nicht nur nährwert-relevante Informationen an, die nicht auf dem Artikel abgedruckt oder aber schlecht lesbar sind. Er gibt auch über potentiell allergieauslösende Inhaltsstoffe Auskunft. Wie die Partnerfirma Sinfos mitteilte, enthalte der von Sinfos zur Verfügung gestellte Datenpool beispielsweise auch Informationen über den Laktosegehalt, einer der häufigsten Allergiegründe. Die Sinfos GmbH betreibt das ursprünglich von GS1 Germany entwickelte Portal für Artikelstammdaten. Und diese Fakten lägen damit auch Privatleuten vor, nicht nur Unternehmen.

“Insbesondere für Allergiker bietet die neue Technologie mehr Sicherheit beim Kauf von Lebensmitteln und eine zusätzliche Entscheidungshilfe. Mit der Handy-Software ist die automatische Identifikation von Produkten möglich, die dann über eine Verknüpfung mit entsprechenden Datenquellen viele Vorteile für den Endkunden bietet. Die Anbindung an den SINFOS-Datenpool ist dabei die logische Konsequenz, da dort alle benötigten Daten bereits vorliegen”, sagten Robert Adelmann und Christian Flörkemeier, Mitarbeiter am Institut für Pervasive Computing an der ETH Zürich.

Quelle: silicon.de

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