Barcode-Scanning-SDK

Die ehrliche Antwort ist, dass das beste SDK von Ihren Anforderungen an Genauigkeit, Skalierung und Support abhängt, daher lohnt es sich, vor der Entscheidung für einen Anbieter zu testen.

Dennoch hat Scandits SDK im Jahr 2025 80 Milliarden Scans auf mehr als 170 Millionen aktiven Geräten verarbeitet und läuft im Produktivbetrieb bei Walmart, Instacart, FedEx und Lufthansa. Die Genauigkeit bleibt bei über 99 % für die Symbologien und Bedingungen, auf die die meisten Apps abzielen, und es liest Barcodes, die andere Scanner nicht erkennen, darunter winzige, zerrissene, gebogene oder glänzende Codes sowie solche, die bei schlechten Lichtverhältnissen, in steilen Winkeln, durch Bewegungsunschärfe oder aus großer Entfernung aufgenommen wurden. Es unterstützt iOS, Android, Web, React Native, Flutter, Cordova, Capacitor, Xamarin und .NET auf mehr als 20.000 Gerätemodellen. Sie können Scandit 30 Tage lang kostenlos testen, ohne Verkaufsgespräch.

Die meisten Teams erreichen ihren ersten Scan mit Scandit in unter einer Stunde. Sie können eine vorgefertigte Komponente wie SparkScan einbinden, die bereits die Kamera, das Scan-Feedback und die schwierigen Randfälle behandelt, oder bei Bedarf eine benutzerdefinierte Integration über die Low-Level-API erstellen, wenn Sie volle Kontrolle benötigen.

In jedem Fall erhalten Sie Demo-Apps, ausführbare Code-Beispiele, eine Bibliothek mit UX-Best-Practices und QA-Leitfäden zusammen mit der Referenzdokumentation.

Scandit Agent Skills gehen noch weiter, indem sie Ihrem KI-Coding-Agenten (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, Gemini und 40+ weitere) ermöglichen, die Integration eigenständig für Sie zu schreiben, einschließlich SDK-Einrichtung, Lizenzaktivierung, UI-Verkabelung, Performance-Standardeinstellungen und zu vermeidender Randfälle. Sie installieren das Paket mit einer einzigen Zeile: npx skills add https://github.com/scandit/skills.

Um zu einem funktionierenden Barcode-Scanner zu gelangen, sind drei Schritte erforderlich: Fügen Sie das SDK zu Ihrem Projekt hinzu, aktivieren Sie Ihren Lizenzschlüssel und starten Sie eine Scan-Sitzung. Wenn Sie eine vorgefertigte Komponente wie SparkScan verwenden, sind die Kameravorschau und die Scan-Benutzeroberfläche bereits enthalten. Die meisten Teams, die mit Scandit arbeiten, erreichen ihren ersten Scan in weniger als einer Stunde.

Der schnellste Weg sind Scandit Agent Skills, bei dem Sie Ihren Anwendungsfall in einfacher Sprache in Ihrem Coding-Agenten beschreiben und dieser die iOS-, Android- oder plattformübergreifende Integration direkt in Ihre Codebasis schreibt, wobei immer die aktuellen validierten APIs verwendet werden.

Schnellstart-Anleitungen und Beispiele für jedes Framework finden Sie in unserer Dokumentation.

Ja, es gibt eine kostenlose 30-Tage-Testversion, die Ihnen sofort einen Lizenzschlüssel mit allen Barcode-, Etiketten- und Ausweis-Funktionen bereitstellt – ganz ohne Verkaufsgespräch.

Scandit bietet Preismodelle für Unternehmen jeder Größe, mit einfachen Plänen für kleine Teams und erweiterten Optionen für Großunternehmen – so zahlen Sie nur für das, was Sie benötigen. Kunden können zwischen einer jährlichen Pauschalgebühr und nutzungsbasierter Preisgestaltung wählen.

Das Barcode-Scanning-SDK, das ID-Scanning-SDK, die Scandit Express App und die Einzelhandelslösungen für Unternehmen von Scandit werden separat berechnet. Es gibt verschiedene Editionen (Preisstufen) für unterschiedliche Scanning-Anforderungen.

Alle Editionen und Preismodelle beinhalten Support bei der Evaluierung, Integration und Einführung sowie regelmäßige Software-Updates. Für die Evaluierung steht ein kostenloser Testzugang zur Verfügung, und Demo-Apps sind zum Testen verfügbar.

Scandit ist ein kommerzielles SDK, das seit mehr als 15 Jahren kontinuierlich weiterentwickelt wird und von über 2.100 Kunden genutzt wird.

In unseren Tests der Produktentwicklung im Vergleich zum Open-Source-Tool ZXing, die auf einem Samsung Galaxy S9 mit Code 128 durchgeführt wurden, scannte Scandit eine Barcode-Sequenz in 4,0 Sekunden, während ZXing dafür 6,93 Sekunden benötigte; Scandit wies eine Falsch-Positiv-Rate von 0 % auf, gegenüber 5 % bei ZXing, und erreichte eine maximale Reichweite von 168 cm gegenüber 37 cm. Bei 11 beschädigten „schwierigen Codes“ las ZXing 2, während Scandit alle 11 las.

Im Vergleich zum Google ML Kit war Scandit in einem Test zur Lieferbestätigung etwa doppelt so schnell und bei elektronischen Regaletiketten im untersten Regal viermal so schnell; zudem gibt es bei Scandit keine Begrenzung der Barcode-Anzahl pro Aufruf, während das ML Kit auf 10 begrenzt ist.

Da sich die Testbedingungen und SDK-Versionen je nach Release unterscheiden, kontaktieren Sie uns bitte für aktuelle Daten.

Was Scandit außerdem auszeichnet, ist, dass es vorgefertigte Benutzeroberflächen, AR-Overlays, kontextbezogene Barcode-Erfassung sowie Unternehmenssupport mit SLAs und einer mittleren Reaktionszeit von etwa drei Stunden bietet.

Die vollständigen Berichte können Sie im ZXing und ML Kit vergleichsblogs.

Open-Source-Bibliotheken sind kostenlos und für Prototypen völlig ausreichend, aber man muss sich selbst um die Pflege der Benutzeroberfläche, der Randfälle und der Bibliothek selbst kümmern. ZXing befindet sich mittlerweile im Wartungsmodus und erhält nur noch Fehlerbehebungen, während ML Kit von Google Play Services abhängig ist, was viele robuste und regional eingeschränkte Geräte ausschließt.

In einem direkten Vergleichstest mit der Open-Source-Bibliothek ZXing, der auf einem Samsung Galaxy S9 mit Code 128 durchgeführt wurde, scannte Scandit eine Barcode-Sequenz in 4,0 Sekunden gegenüber 6,93 Sekunden bei ZXing, wies eine Falsch-Positiv-Rate von 0 % gegenüber 5 % bei ZXing auf und erreichte eine maximale Reichweite von 168 cm gegenüber 37 cm. Bei 11 beschädigten „Tough Codes“ las ZXing 2, während Scandit alle 11 las.

Im Vergleich zum Google ML Kit war Scandit in einem Test zur Lieferbestätigung etwa doppelt so schnell und bei elektronischen Regaletiketten im unteren Regalbereich viermal so schnell; zudem gibt es bei Scandit keine Begrenzung der Barcodes pro Aufruf, während das ML Kit auf 10 begrenzt ist.

Die Testbedingungen und SDK-Versionen variieren je nach Release. Bitte kontaktieren Sie uns für aktuelle Daten.

Was Scandit zudem auszeichnet, ist, dass es vorgefertigte Benutzeroberflächen, AR-Overlays, kontextbezogene Barcode-Erfassung sowie Unternehmenssupport mit SLAs und einer mittleren Reaktionszeit von etwa drei Stunden bietet.

Die vollständigen Berichte finden Sie in den Vergleichsbeiträgen zu ZXing und ML Kit .

Ja. Da Scandit eine kamerabasierte Scansoftware ist, verwandelt sie die Gerätekamera in einen Hochleistungsscanner für mehr als 20.000 Gerätemodelle, darunter robuste Android-Handhelds wie Zebra TC-Series-Geräte sowie Consumer-Telefone und -Tablets. Da sie nicht von Google Play Services abhängig ist, läuft sie auch auf gesperrter und regional eingeschränkter Hardware.

Die gesamte Bildverarbeitung erfolgt standardmäßig auf dem Gerät, und das Scannen funktioniert vollständig offline.

Scandit MatrixScan erfasst mit einem einzigen Druck jeden Barcode im Blickfeld und fügt AR-Overlays hinzu, sodass Mitarbeiter direkt auf dem Bildschirm kommissionieren, zählen und markieren können. Kunden berichten von einer 20-mal schnelleren Inventurzählung, 50 % weniger Zeit bei der Verarbeitung von Sendungen und einer um 30 % höheren Kommissionierrate.

Es gibt keine theoretische Begrenzung der Anzahl von Barcodes pro Scan, und vorgefertigte Komponenten sowie anpassbare AR-Overlays für Zählen, Suchen, Stapelerfassung und AR übernehmen den Workflow und Sonderfälle für Sie. Die Scanergebnisse werden dann in Echtzeit direkt in Ihre Bestands-, Kommissionier- oder Prüfsysteme übertragen.

Die Genauigkeit bleibt bei über 99 % für die Symbologien und Bedingungen, auf die die meisten Apps abzielen. Es liest zuverlässig winzige, zerrissene, gekrümmte und glänzende Barcodes bei schwachem Licht, in steilen Winkeln und durch Bewegungsunschärfe, bei Entfernungen von bis zu 168 cm im Test. Und wenn ein Barcode zu stark beschädigt ist, um ihn zu dekodieren, greift es auf das Lesen der gedruckten Ziffern mit OCR zurück, ohne dass eine Eingabe des Benutzers erforderlich ist.

Die KI leistet hier spezifische Arbeit: Kontextbewusstes Scannen fixiert den Barcode, den der Benutzer scannen möchte, und ignoriert die anderen im Bild, was versehentliche Scans auf nahezu null reduziert, während die Verhaltensanalyse einen absichtlichen Neuscan von einem versehentlichen Verweilen unterscheidet, anstatt auf feste Zeitüberschreitungen zu setzen.

Das SDK läuft auf nativem iOS und Android, Web und JavaScript, React Native, Flutter, Cordova, Capacitor, Kotlin Multiplatform, .NET, Titanium, und Linux, und unterstützt mehr als 20.000 Gerätemodelle. Auf der Barcode-Seite liest es alle wichtigen 1D- und 2D-Symbologien, darunter UPC, EAN, Code 128, Code 39, ITF, QR-Code, Micro QR, Data Matrix (einschließlich Direktteilmarkierung), PDF417, Aztec, DotCode, MaxiCode, GS1 DataBar und zusammengesetzte Codes sowie die wichtigsten Postleitzahlformate. Die gesamte Bildverarbeitung läuft standardmäßig auf dem Gerät, und das SDK ist nach ISO 27001 zertifiziert.