ИИ и компьютерное зрение для производства
Ставим зрение на линию: контроль качества, детекция дефектов, измерения и подсчёт. Модель обучается на продукции вашего цеха, инференс идёт на edge-GPU рядом с линией, команда на отбраковку уходит через PLC.
Что обычно болит
То, с чем к нам приходят чаще всего.
Контроль качества держится на людях
Контролёр на линии устаёт, ошибается к концу смены и физически не успевает при высокой скорости. Выборочный контроль пропускает партии, сплошной — упирается в ФОТ.
Брак находят у клиента, а не на линии
Возврат партии стоит дороже, чем весь проект по автоматическому контролю. Плюс репутация и штрафы по договору поставки.
Обмер и подсчёт занимают смену
Приёмка сырья, инвентаризация, замер объёма — ручные операции, где человек и медленнее камеры, и субъективнее.
Данные нельзя выпускать из периметра
Служба безопасности не согласует передачу видеопотока с цеха в чужое облако. Значит, всё должно работать внутри.
Что делаем
Промышленные камеры над линией, дообученная модель детекции и edge-сервер в цеху. Латентность инференса 15–25 мс — линия не замедляется. Сигнал на сортировщик идёт через Modbus TCP или другой протокол вашего PLC, результаты пишутся в учётную систему.
Под задачи приёмки и инвентаризации ставим измерительный контур: габариты, объём, подсчёт единиц. Там, где ручной обмер занимал смену, результат приходит за минуты.
Доказательства
Внедрения и разработки по этому направлению.
Определение объёма древесины на лесовозе
Система технического зрения на конвейере
Промышленные камеры над линией → детекция дефектов в реальном времени → сигнал на сортировщик через PLC. Работает на edge-GPU прямо в цеху, без выхода в облако. Латентность инференса 15–25 мс.
Подробнее →Расскажите про линию.
На первом созвоне поймём, решается ли задача зрением, и что нужно снять для оценки.