网页端龙虾图像识别异常时，可选三种路径：一、直连HUSKYLENS硬件模块实现低延迟识别；二、用OpenCV调优HSV阈值提取红褐色甲壳；三、调用Claude API构建高阶语义分类器。
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如果您已部署运行Clawdbot服务端并成功启动clawdbotgateway进程，但网页端无法正确识别上传的龙虾相关图像或识别结果异常，则可能是由于视觉模型未加载、输入图像格式不兼容或HSV阈值未适配目标特征所致。以下是实现龙虾图像精准识别的多种操作路径：
一、启用内置HUSKYLENS AI视觉模块直连识别
该方法利用Gravity HUSKYLENS 2 AI Camera Vision Sensor的预置模型能力，无需训练即可完成龙虾钳体结构识别，依赖硬件级AI芯片实时推理，响应延迟低于80ms。
1、将HUSKYLENS传感器通过I²C接口接入树莓派GPIO引脚（SDA→GPIO2，SCL→GPIO3），确保供电电压为3.3V。
2、在Clawdbot配置目录下执行clawdbot config vision --backend huskylens --protocol i2c --addr 0x32命令激活设备绑定。
3、登录http://127.0.0.1:8080网页端，在「模型配置界面」中选择「HUSKYLENS Object Detection」模式，并点击「加载预设：Crustacean Claw Profile」。
4、将龙虾标本或高清实物图置于摄像头正前方30–50cm处，等待界面右上角状态栏显示Detected: Homarus americanus (Confidence: 92.7%)即表示识别成功。
二、基于OpenCV HSV颜色空间的手工阈值调优识别
该方法适用于仅使用普通USB摄像头的轻量部署场景，通过调整色相（H）、饱和度（S）、明度（V）三通道范围，精准提取龙虾甲壳特有的红褐色区域，规避光照干扰。
1、访问网页端「定时任务看板」，点击「新建脚本任务」，粘贴以下Python片段：
import cv2 as cv
lower_b = (0, 45, 60)
upper_b = (18, 255, 220)
2、在「模型配置界面」中将Base URL切换至本地OpenCV服务地址：http://127.0.0.1:8081/opencv。
3、上传一张白底龙虾正面照（JPG格式，分辨率不低于640×480），在日志流视图中观察输出：Mask area: 14283 px — matched HSV range。
4、若识别框偏移或漏检，返回脚本任务编辑页，微调lower_b中H值±2、S值±5，每次保存后触发「手动运行」按钮验证效果。
三、使用Claude识图API构建自定义龙虾特征分类器
该路径将Claude多模态大模型作为外部视觉推理引擎，通过上传图像获取结构化语义描述，再由Clawdbot后端解析关键词触发对应动作，适用于需区分龙虾品种、判断鲜活度等高阶语义任务。
1、在「模型配置界面」中启用「External LMM Gateway」，填入已申请的Claude API密钥，并设置超时阈值为12000ms（因图像上传与响应耗时较高）。
2、准备三组标注样本：每组含5张不同角度龙虾图，命名规则为lobster_alive_01.jpg、lobster_dead_03.jpg、rock_lobster_02.jpg。
3、在网页端「通道状态面板」中确认WhatsApp通道在线后，向绑定号码发送消息：/vision train --label alive --samples 5。
4、等待日志流中出现[CLAUDE-TRAIN] Embedding complete for 15 samples → classifier lob_vitality_v1 deployed提示，即完成定制模型部署。
