Cinco ventajas de los productos

• Sistema de reconocimiento de medidores: para la sala de dispositivos de energía de fábrica, una de las tareas importantes es monitorear la lectura de datos de los dispositivos de potencia y el estado de las luces individuales en tiempo real. La mayoría de los medidores y máquinas no tienen funciones de grabación automática ni de alarma remota, por lo que este \"sistema de reconocimiento de medidor\" es la mejor solución. El sistema está compuesto por computadora PC y cámara web IPC. Están conectados por cables LAN. Cada cámara IPC se alinea con los medidores del dispositivo en la parte frontal y envía la información de video a la computadora central a través de LAN para analizar y procesar. Nuestro software utiliza el algoritmo OpenCV y el aprendizaje automático en tecnología AI para lograr esta tarea.
• Reconocimiento de formas defectuosas: la foto de la derecha muestra una aplicación de reconocimiento visual por computadora real en una fábrica, que es la fabricación de bebidas embotelladas. Usando una cámara de ubicación fija, cuando una botella llega a través del canal de visualización de la cámara, la cámara toma una imagen y la envía a nuestro software especial diseñado. La imagen capturada se prepara primero con un filtro gaussiano y luego se convierte de una imagen en color RGB a una imagen en blanco y negro. Luego, use un algoritmo especial de detección de contorno, podemos obtener la información útil de los datos, y luego podemos determinar si esta botella está bien o no. Llamamos a este trabajo \"reconocimiento de defectos de forma\" o \"reconocimiento de forma detective\".
• Reconocimiento de color defectuoso: el reconocimiento de color es una función básica para los algoritmos de visión de computadora. La imagen correcta fue tomada de un campo de línea de producción de embalaje. En esta aplicación, la cámara monitorea cada caja de paquete y ve si todos los elementos de color requeridos están correctamente dentro de la caja del paquete. Para apoyar la cámara, nuestro ingeniero desarrolla un algoritmo compacto basado en la biblioteca de funciones OpenCV. La habilidad de conversión del espacio de color y el valor del tamaño de píxeles de la foto son los factores principales de este software. Hay que destacar un tema: debido a que los HSV son muy sensibles para diferentes fuentes de luz y diferentes ángulos de proyectos de luz, por lo que este sistema necesita una fuente de luz fija y un ángulo de objetivo de cámara fijo.
• Sistema de reconocimiento facial: un sistema de reconocimiento facial es una tecnología capaz de identificar o verificar a una persona desde una imagen digital o un cuadro de video desde una fuente de video. Existen múltiples métodos en los que funcionan los sistemas de reconocimiento facial, pero en general, funcionan mediante la comparación de características faciales seleccionadas de una imagen dada con caras dentro de una base de datos. El ingeniero YZ usa la función \"CascadeClassifier\" de OpenCV para ubicar todas las caras en un marco y luego usa el método de reconocimiento dlib-face para verificar si la cara actual está en la biblioteca de caras registrada. Si su biblioteca de rostros registrada tiene menos de 100 personas, nuestro pequeño \"sistema de reconocimiento de rostros YZ fuera de línea\" será una buena opción para su aplicación.
• Reconocimiento de objetos: tecnología de reconocimiento de objetos en el campo de la visión por computadora para encontrar e identificar objetos en una imagen o secuencia de video. Los seres humanos reconocen una multitud de objetos en imágenes con poco esfuerzo, a pesar del hecho de que la imagen de los objetos puede variar algo en diferentes puntos de vista, en muchos tamaños y escalas diferentes o incluso cuando están traducidos o girados. Esta tarea sigue siendo un reto para los sistemas de visión artificial. La foto de la derecha muestra una aplicación real en fábrica. Desarrollamos un software para identificar el estado del interruptor de la válvula \"ABIERTO\" o \"CERRADO\". Esta es solo una aplicación simple. Hay muchas aplicaciones diferentes basadas en la tecnología de reconocimiento de objetos.

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