Snart kan du kanskje handle mat i selvbetjente kasser uten strekkode
Du har sikkert stått der du også og vridd på varene på jakt etter strekkoden. Ny KI-teknologi gjenkjenner varen din uten strekkode, men norsk forsker er skeptisk.
Forskeren bak den nye teknologien viser hvordan det fungerer. Jakten på strekkoden kan snart bli et minne fra «gamle dager».(Foto: Högskolan i Skövde)
– I stedet for bare å se på strekkoden, ser teknologien på hele produktet – alt fra produktbeskrivelser og layout til bilder – for å forstå hvilken vare det er, sier Tobias Pettersson.
Han leder utviklingen av en teknologi som skal gjøre selvbetjent utsjekk både smidigere og sikrere. Pettersson er doktorgradsstipendiat og tilknyttet forskerskolen Smart Industry Sweden og Høgskolan i Skövde.
Kameraer som ser produktet
I stedet for å skanne varen, så kombinerer det nye systemet kameraer med avansert bilde- og tekstgjenkjenning.
Når varene legges på en flate, tar systemet et bilde. Så leses teksten på emballasjen. Samtidig analyseres farge, form og logoer.
På langt mindre enn et sekund avgjør kunstig intelligens hvilket produkt det er.
– Du rekker knapt å blunke før systemet vet hva som er lagt fram, lover forskeren i en pressemelding.
Kameraer og KI gjenkjenner varen uten at du behøver å lete etter strekkoden.(Foto: Högskolan i Skövde)
Sikrer at du betaler for varen
KI-teknologien er ikke bare ment å forenkle handelen for kundene. Den skal også hjelpe butikkene – ikke minst ved å redusere svinn, altså varer som ikke blir betalt for.
– Dagens systemer fanger ikke opp alt. Her fungerer teknologien som et ekstra øye, forklarer Pettersson.
Systemet kan for eksempel følge med på om en vare legges i en pose uten å bli registrert.
Forsker ved BI er skeptisk
Auke Hunneman er førsteamanuensis ved Handelshøyskolen BI og forsker på butikker og handel.
– Det gjenstår å se om dette vil fungere i praksis, sier Hunneman til forskning.no.
Han minner om at strekkodeskanningen vi utfører i butikkene i dag, er en svært presis teknologi med svært liten feilmargin.
– Denne nye KI-baserte tilnærmingen er derimot avhengig av en trenet algoritme som må gjenkjenne et produkt basert på visuelle og kontekstuelle kjennetegn som egenskaper, merkenavn, emballasjefarge, størrelse og form.
– Løsningen kan fungere godt når det finnes tydelige bilder fra flere vinkler, og om algoritmen er trent på slike.
– Men ytelsen kan forringes når lysforholdene er dårlige eller om produkter ligner hverandre. Tenk på en boks med Coca-Cola Light og en boks med vanlig Coca-Cola. Kunden kan også holde varen på en måte som gjør gjenkjenning vanskelig.
Annonse
BI-forsker Auke Hunneman er ikke overbevist om at den nye teknologien vil bli et framskritt.(Foto: BI)
Negative kundeopplevelser
Hunneman peker på at dette – som ved all innovasjon – handler om å veie fordeler opp mot ulemper.
– Det er vanskelig å forbedre et tilnærmet feilfritt strekkodesystem, påpeker han.
– Det er heller ikke åpenbart at tidsbesparelsen vil veie opp for potensielt negative kundeopplevelser, som feilgjenkjenning eller manglende gjenkjenning.
Til syvende og sist tror Hunneman at utbredelsen av denne nye teknologien vil avhenge av det forskerne på dagligvarehandel kaller konkurransedynamikken:
– Dersom de fleste dagligvareaktører tar i bruk teknologien, kan kundene ha få alternativer annet enn å tilpasse seg.
Kan også brukes å lagre og i fabrikker
Den svenske forskeren ved Högskolan i Skövde ser for seg at teknologien også kan bli nyttig i industriproduksjon og på lagre.
Her er det nemlig avgjørende at varer pakkes riktig. Og at det står korrekt informasjon på pakkene.
Også de ansatte i butikker kan få glede av den nye teknologien, tror han. De kan bruke den til å overvåke butikkhyllene med kameraer.
Sammen kan kameraer og algoritmer oppdage når det er i ferd med å gå tomt for en vare i hylla eller om varene står feilplassert.
Pettersson forteller at teknologien allerede er klar til å tas i bruk.
Annonse
Referanse:
Tobias Pettersson: «Product Recognition with OCR Text: Advancing Grocery Product Recognition through Robust Approaches, Fine-Grained Recognition, and Domain Adaptation for Real-Time Performance», doktorgrad ved Høgskolan i Skövde, ASSAR Industrial Innovation Arena, januar 2026