Эта отечественная система, разработанная в вузе, автоматически определяет дефекты на производственной линии, помогает соблюдать технику безопасности и снижает потери, предотвращая аварии и повышая общую производительность. По словам пресс-службы университета, её точность составляет 94%.
Разработчик Артем Жидов сообщил, что они настраивают систему под нужды каждого заказчика, и что для этого достаточно предоставить фотографии качественной и поврежденной продукции. Он отметил, что прототип продемонстрировал точность 94,87%.
Цель проекта заключалась в создании промышленной системы машинного зрения для комплексного контроля производственных процессов. Она обеспечивает стабильный контроль качества, мониторит оборудование и соблюдает стандарты безопасности в режиме реального времени. Система легко интегрируется в существующую инфраструктуру без остановки производства. Решение выполнено как модульная экосистема, включающая устройство для улучшения качества сети, камеру с ИИ-модулем для обнаружения дефектов и контроля безопасности, центр обработки данных и веб-панель для управления.
На начальном этапе камера отслеживает каждый объект, а видеопоток анализируется двумя нейросетями. Затем выявляются отклонения от нормы с использованием тепловых карт, а дефекты классифицируются как «норма», «вмятина», «трещина». Жидов добавил, что разработан сайт с лендингом и интернет-магазином, и ведется работа над платформой для централизованного управления всей экосистемой.
Источник: ТАСС
