Client work · AI・画像・デバイス
パチンコ景品 色識別・金額計算アプリ
カメラで撮影した景品を色で識別して枚数を数え、金額を自動計算するシステム。カメラキャリブレーションと画像処理を Python で、業務クライアントを C# で構築。
- Python
- OpenCV
- C#
- クライアント/サーバー
Background
依頼の背景・課題
店舗で扱う景品を、色ごとに枚数を数えて金額を計算する作業を、人が目視で行っていました。数が多く、数え間違いが金額の誤りに直結するため、機械で数えられないかというご相談でした。
Solution
作ったもの
景品を置いた台をカメラで撮影し、色ごとに識別して枚数をカウント、単価を掛けて金額を計算するシステムを開発しました。画像処理（カメラの歪み補正、色の判定、個数のカウント）は Python / OpenCV で実装し、店舗の担当者が使う画面は C# の Windows アプリとして、クライアント / サーバー構成で分離しています。
カメラのレンズ歪みや照明の条件で色の見え方が変わるため、チェスボードを使ったキャリブレーションツールと、色の基準を現場で調整できる仕組みを用意しました。
Points
工夫した点
- 01
「現場の照明」を前提にする
画像認識は実験室では動いても、現場の照明で狂います。色の判定基準を現場で撮った参照画像から調整できるようにし、照明が変わっても再調整だけで対応できる設計にしました。
- 02
画像処理と業務画面を分ける
Python の画像処理サーバーと、C# の業務クライアントを分離しました。認識ロジックの改善と、業務画面の改修を独立して進められます。
- 03
結果を人が確認できる
数えた結果を画像に重ねて表示し、担当者が目で確認してから確定する運用にしました。認識が外れたときにも、どこが外れたか一目で分かります。