目前，基于OpenCV開源算法和深度機器學習AI技術在計算機視覺圖像領域的普及與成熟，越來越多的傳統視覺檢測作業將會被“視覺機器人”或專業的“計算機視覺軟件”所取代。視覺識別技術在蕓眾科技有限公司的智能機器人項目中是必備具備的基本技術，因此我們蕓眾科技有限公司在研發生產機器人的同時，也對客戶提供定制化的計算機視覺識別服務。由于目前的計算機視覺技術仍只能處理指定場景下的單一具體任務，因此對于每個指定的應用場景，工程師需要開發一個新的有針對性的軟件來匹配這個特定的視覺識別任務。
在這里，列出了一些我們的現場測試應用實例供您的參考。
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儀表讀數識別系統 對于工廠電源設備室來說，實時監控電源設備儀表的數據讀取和各種狀態指示燈的顏色是一項重要任務。大多設備的數字儀表\指針儀表都沒有自動記錄和遠程數據傳輸報警功能，因此我們這種“儀表讀數識別系統”是一個很好的解決方案選擇。該系統由PC機和IPC網絡攝像頭組成, 它們通過局域網線連接。每個IPC攝像機對準前面的設備儀表顯示區域，通過局域網將儀表區域的視頻圖像發送到遠程計算機進行分析和處理。我們的軟件使用OpenCV算法和AI技術中的機器學習來完成這一視覺識別任務。
形狀缺陷自動檢測 右邊的照片顯示了一個真實視覺識別應用場景,這是再一家制造瓶裝飲料的瓶口封裝流水線拍攝所的畫面。在瓶子經過的位置,安裝一個固定位置的數碼攝像頭，當瓶子通過相機鏡頭前方，相機拍攝圖像并將其饋送給我們特殊設計的軟件。這個軟件首先利用高斯濾波器制作捕獲圖像，然后將其從RGB彩色圖像轉換為黑白圖像, 然后再使用特殊的輪廓檢測算法，便可以得到有用的數據信息，用來判斷瓶子是否蓋好。我們稱這項工作是“形狀缺陷識別”。
顏色識別應用 顏色識別是計算機視覺算法的一個基本功能。右側的場景取自包裝生產線領域。在這個應用中，攝像頭監視每個包裝盒，并查看所有必需的顏色項是否正確地在包裝盒內。作為支持攝像頭顏色識別的算法,我們的工程師開發了一個基于OpenCV函數庫的緊湊算法。顏色空間轉換技巧和照片像素尺寸值是該軟件的主要因素。這個應用中需要注意一個問題：由于HSV顏色對不同光源和不同光投射角非常敏感，因此該系統需要固定光源和固定攝像機瞄準角。
人臉識別應用 面部識別系統是一種能夠從視頻源中識別或驗證數字圖像或視頻幀的技術。有多種方法可以完成面部識別系統工作，但一般來說，最常用的方法是通過比較選定的面部特征與已經保存好的圖像與數據庫內的面孔來進行判定。蕓眾科技的工程師使用OpenCV中的“CasCCADECLSIVER”函數來定位框架中的所有人臉，然后使用DLIB人臉識別方法來驗證當前人臉是否在已注冊的人臉庫中。如果您注冊的人臉庫少于100人，我們的微型離線“YZ人臉識別系統”將是您的應用程序的良好選擇。
物體目標識別 計算機視覺領域中的物體識別技術，用于尋找和識別圖像或視頻中預先指定的物體。盡管圖像的對象在不同的視角、不同的大小和尺度，甚至當它們被平移或旋轉時，人類都會在圖像中識別出大量的物體，而且非常輕松容易。但是這一任務對當前的計算機視覺系統仍然是一個挑戰。右邊的照片顯示了一個"開關位置狀態識別"的實際案例。我們開發了一個專屬軟件來識別閥門開關狀態“打開”或“關閉”。這只是一個簡單的應用基, 于對象識別技術會有許多不同的應用。