无处不在的远程代码识别

1959年，美国的铁路公司面临着严峻的挑战。当时的铁路系统大概有160万辆货运车，公司负责人需要知道每天午夜每辆车的准确位置，因为这些车辆的去向决定着公司收入的高低，可当时没有办法进行车辆跟踪。所以，铁路公司迫切需要找到一种可以自动识别和定位车辆的方法。

大约在同一时期，戴维·柯林斯（David Collins）加入了电气产品公司喜万年（Sylvania）的运营研究部门。柯林斯毕业于麻省理工学院，并获得了硕士学位，立志要做一名工程师。他非常喜欢工程师这个职业，有时候还会和他的妻子开玩笑说下辈子他想写影视剧本，把工程师塑造成超级英雄。

柯林斯从同事那里了解到铁路公司面临的挑战。读大学时，他曾在宾夕法尼亚铁路公司实习过，对铁路系统有所了解。他回忆说：“这个问题让我很痴迷。于是，我开始在实验室里论证各种解决办法。”

每节货运车厢都贴有一个水平序列号，该序列号由6位数的公司代码和4位数的车厢代码组合而成。和西部农场中牛身上的烙印类似，这些标识码在不反光的黑色背景下呈现出红色、蓝色和白色等不同的反光色。每个标识码的宽度和字体不同，在车厢上的位置也不固定。而且，油罐车、箱式车和平板车都属于货运车，它们的车身大小不同。有时，平板车还会搭载大概3米高的半挂车。这些差异无疑增加了读取车厢代码的难度。与此同时，货运车的行驶速度也不同，快则每小时96千米，而有时又需要缓行至称重仪。显然，铁路公司的确需要一种能够解决这些问题的动态扫描技术。

柯林斯说：“你这套编码系统已经用了50多年，但至今依然无法获得每辆货运车的信息，而且所得到的信息也不是机器可读的形式。”于是，他利用业余时间研究该项目，并最终得到了上司的支持。总而言之，他形容这段经历就像“牧场后院那些无人谈起的琐事——存在已久，但鲜少被关注”。

柯林斯想要开发一套光学传感器系统，该系统可以向远处的代码发射一束白光，并对反射回来的信号进行解码。他的研发重点是最基础的设计元素，包括光斑尺寸（光线投射和反射回来的特定区域）、扫描速率（每秒读取多少次才能确保准确度）和景深（扫描装置的最远读取范围）。然而，最初的实验结果不尽如人意。这些问题也把柯林斯的工程师同事弗兰克·斯蒂茨（Frank Stites）给难住了，但斯蒂茨的话意外地启发了柯林斯，他说道：“把代码标签竖着放到侧面呢？”这个想法简直妙极了。

纵向代码扫描改变了代码的排列方式，使其由栅栏式代码转变为梯级式代码。从技术上来说，这种扫描方式是不二之选。柯林斯并没有使用稳定的白光光束瞄准经过的列车，因为这种办法通常无法保证效果。他转而设计了带有旋转镜面的可移动光源，这样一来，扫描装置能够持续地获取颜色代码中的图案，同时破译列车信息。然而，其他问题也随之而来。列车速度变化是否会影响扫描装置的可靠性？扫描装置在雨、雪、雾等恶劣天气条件下还能否正常感应代码？如果代码表面污损，那么扫描结果是否准确？

“我们无法在实验室里获得答案。”柯林斯说，“要想验证结果，只能通过户外的列车进行试验，可是，我们没有铁路。”柯林斯将测试点设在一条列车线附近，这条列车线专门用于将新罕布什尔州的建筑材料运输至波士顿地区的某州际扩建项目。通常，列车每天会经过测试点一次，柯林斯就利用经过的上百节车厢认真、精准地测试扫描装置。他将该扫描装置命名为KarTrak。在接下来的几年里，他用氦氖激光取代白光，提升了扫描装置的性能。到1967年，这种扫描技术已经在整个铁路行业被广泛应用。

终于，一种可以远程识别代码的通用技术诞生了。