Pięć zalet produktów

• System rozpoznawania mierników: w przypadku fabrycznego pomieszczenia urządzeń zasilających jednym z ważnych zadań jest monitorowanie odczytu danych urządzeń zasilających i stanu pojedynczych świateł w czasie rzeczywistym. Większość liczników i maszyn nie ma funkcji automatycznego rejestrowania i zdalnego alarmu, więc ten „system rozpoznawania liczników” jest najlepszym rozwiązaniem. System składa się z komputera PC i kamery internetowej IPC. Są one połączone przewodami LAN. Każda kamera IPC dopasowuje się do mierników urządzenia z przodu i przesyła informacje wideo do komputera głównego za pośrednictwem sieci LAN w celu analizy i przetwarzania. Nasze oprogramowanie wykorzystuje algorytm OpenCV i uczenie maszynowe w technologii AI, aby zrealizować to zadanie.
• Wadliwe rozpoznawanie kształtu: prawe zdjęcie pokazuje rzeczywistą aplikację komputerowego rozpoznawania wizualnego w fabryce, która produkuje napój butelkowy. Korzystając z kamery o stałej lokalizacji, gdy butelka przechodzi przez kanał widoku z kamery, kamera wykonuje zdjęcie i przekazuje je do naszego specjalnego oprogramowania. Przechwycony obraz jest najpierw przygotowywany przez filtr gaussowski, a następnie konwertowany z obrazu kolorowego RGB na obraz czarno-biały. Następnie użyj specjalnego algorytmu wykrywania konturu, możemy uzyskać przydatne informacje o danych, a następnie możemy ocenić, czy ta butelka dobrze przykryła, czy nie. Nazwaliśmy to zadanie „rozpoznawaniem wad kształtu” lub „detektywnym rozpoznawaniem kształtu”.
• Wadliwe rozpoznawanie kolorów: Rozpoznawanie kolorów jest podstawową funkcją komputerowych algorytmów wizyjnych. Właściwe zdjęcie zostało zrobione z pola linii produkcyjnej do pakowania. W tej aplikacji kamera monitoruje każde pudełko opakowania i sprawdza, czy wszystkie wymagane kolorowe elementy znajdują się prawidłowo w pudełku opakowania. Aby wesprzeć kamerę, nasz inżynier opracował kompaktowy algorytm oparty na bibliotece funkcji OpenCV. Głównymi czynnikami tego oprogramowania są umiejętność konwersji przestrzeni kolorów i wielkość zdjęcia w pikselach. Należy podkreślić jedną kwestię: ze względu na to, że kolory HSV są bardzo wrażliwe na różne źródła światła i różne kąty projekcji światła, system ten potrzebuje stałego źródła światła i stałego kąta celowania kamery.
• System rozpoznawania twarzy: System rozpoznawania twarzy to technologia umożliwiająca identyfikację lub weryfikację osoby z obrazu cyfrowego lub ramki wideo ze źródła wideo. Istnieje wiele metod, w których działają systemy rozpoznawania twarzy, ale generalnie działają one poprzez porównanie wybranych cech twarzy z danego obrazu z twarzami w bazie danych. Inżynier YZ za pomocą funkcji „CascadeClassifier” z OpenCV w celu zlokalizowania wszystkich twarzy w ramce, a następnie użyj metody rozpoznawania twarzy dlib, aby sprawdzić, czy bieżąca twarz znajduje się w bibliotece zarejestrowanych twarzy. Jeśli twoja zarejestrowana biblioteka twarzy jest mniejsza niż 100 osób, nasz mały off-line „System rozpoznawania twarzy YZ” będzie dobrym wyborem dla Twojej aplikacji.
• Rozpoznawanie obiektów: Technologia rozpoznawania obiektów w dziedzinie wizji komputerowej do znajdowania i identyfikowania obiektów w sekwencji obrazu lub wideo. Ludzie rozpoznają wiele obiektów na obrazach przy niewielkim wysiłku, pomimo faktu, że obraz obiektów może się nieco różnić w różnych punktach widzenia, w różnych rozmiarach i skalach, a nawet gdy są one tłumaczone lub obracane. To zadanie wciąż stanowi wyzwanie dla komputerowych systemów wizyjnych. Prawe zdjęcie pokazuje prawdziwą aplikację w fabryce. Opracowaliśmy oprogramowanie do identyfikacji stanu przełącznika zaworu „OTWARTY” lub „ZAMKNIĘTY”. To tylko prosta aplikacja. Istnieje wiele różnych aplikacji opartych na technologii rozpoznawania obiektów.

Szczegóły Produktu