«Мы адаптируем систему под конкретного заказчика — для настройки достаточно фотографий качественной и поврежденной продукции. Прототип показал точность 94,87%», — приводит пресс-служба слова разработчика Артема Жидова.
Перед разработчиками стояла задача создать промышленную систему машинного зрения для комплексного контроля производственных процессов. Она обеспечивает стабильный контроль качества продукции, мониторинг оборудования и соблюдение стандартов безопасности в реальном времени. Система интегрируется в существующую инфраструктуру без остановки производства. Решение построено как модульная экосистема и включает: устройство для улучшения качества сети на производствах, камеру для детекции брака и контроля безопасности с ИИ-модулем, центр обработки данных с камер и веб-панель для управления.
Сначала камера отслеживает каждый объект, видеопоток анализируется двумя нейросетями. Затем выявляются отклонения от нормы с помощью тепловых карт, дефекты классифицируются: «норма», «вмятина», «трещина». «Разработан сайт с лендингом и онлайн-магазином, ведется создание платформы для централизованного управления всей экосистемой», — добавил Жидов.