Компьютерное зрение для производственных и складских задач

Разрабатываем системы, которые извлекают информацию из видеопотока и изображений: контроль качества продукции, подсчёт объектов, распознавание маркировки и номеров, контроль соблюдения правил на участке. Начинаем с оценки выполнимости на вашем объекте, потому что в компьютерном зрении результат определяют условия съёмки, а не выбор алгоритма.

Коротко о задаче

Задачи, которые сегодня закрываются компьютерным зрением, раньше решались только человеком и только выборочно.

Контроль качества: осмотр каждого изделия физически невозможен, проверяют образцы. Дефект, попавший к клиенту, обнаруживается по рекламации. Подсчёт: инвентаризация занимает смену и останавливает работу. Учёт въезда и выезда: номера переписывают вручную. Контроль правил: соблюдение требований безопасности проверяется обходом.

Компьютерное зрение переводит выборочный контроль в сплошной. Каждое изделие, каждая машина, каждое перемещение попадают под наблюдение без дополнительных людей.

Но у этой области есть особенность, о которой поставщики говорят неохотно. Результат определяется не моделью, а условиями. Освещение, которое меняется в течение дня. Блики на поверхности. Ракурс, при котором дефект не виден. Пыль на объективе. Изделия, которые лежат в произвольной ориентации. Одна и та же задача на одном объекте решается за месяц, на другом не решается вовсе.

Поэтому мы не даём оценок по описанию задачи. Мы просим изображения с вашего объекта.

Что входит в услугу

• Обследование участка и оценка выполнимости

Смотрим, что и в каких условиях нужно распознавать: освещение, расстояние, ракурс, скорость движения, разнообразие объектов, наличие мешающих факторов. По результатам говорим, что реально, что требует изменения условий, а что не решается.

• Организация съёмки

Подбор и размещение камер, освещения, при необходимости — оснастки, фиксирующей положение объекта. Улучшение условий съёмки почти всегда дешевле и надёжнее усложнения модели. Смотрите {{ссылка: Слаботочные системы: СКУД, видеонаблюдение, беспроводные сети}}.

• Сбор и разметка данных

Накопление изображений с реального участка, включая брак, нештатные ситуации и плохие условия. Разметка вместе с вашими специалистами: границу между годным и негодным определяют они.

• Пилот с измерением

Обучение модели и проверка на реальном участке с замером: доля верно определённых случаев, доля пропусков, доля ложных срабатываний. Цена пропуска и цена ложной тревоги разная, и порог настраивается под неё.

• Выбор архитектуры и оборудования

Обработка на устройстве рядом с камерой или на сервере, в зависимости от требуемой скорости реакции и числа точек. Смотрите {{ссылка: Подбор и поставка серверного оборудования}}.

• Интеграция с процессом

Передача результата туда, где он используется: остановка линии, отбраковка, запись в учётную систему, оповещение оператора.

• Работа в неидеальных условиях

Обработка изменения освещения, загрязнения объектива, смещения камеры. Контроль исправности самой съёмки — отдельная и обязательная задача.

• Мониторинг качества и переобучение

Отслеживание фактической точности в эксплуатации, накопление новых случаев, регламент переобучения и проверки перед выпуском новой версии.

Что это даёт заказчику

• Сплошной контроль вместо выборочного. Проверяется каждый объект, а не образцы.
• Честная оценка на старте. Мы говорим, что не решается, до начала работ.
• Настраиваемый баланс. Соотношение пропусков и ложных срабатываний определяется вашей экономикой.
• Результат в цифрах. Пилот даёт фактические показатели, а не обещания.
• Работа без людей на участке. Контроль идёт непрерывно и не зависит от смены.
• Данные для анализа. Накопленная статистика показывает, где и когда возникает брак.

Как мы работаем

Первый шаг всегда один: изображения с вашего объекта. Без них оценка невозможна, и любой, кто её даёт, оценивает не вашу задачу.

Условия съёмки улучшаем прежде, чем усложнять модель. Правильно поставленный свет решает больше, чем удвоение вычислительных ресурсов.

Пилот на одном участке обязателен. Разворачивать систему на всё производство до подтверждённых цифр по одному участку — самый дорогой способ узнать про ограничения.

Наш опыт

Опубликованных проектов именно по компьютерному зрению у нас нет, и мы говорим об этом прямо, чтобы вы понимали, с чем имеете дело.

Что у нас есть: опыт доведения систем машинного обучения до промышленной эксплуатации с измеримым качеством. На системе анализа текстов мы работаем в режиме, привычном скорее для исследований: закреплённая проверочная выборка, заранее заданные требования к точности и полноте, порог, ниже которого обновление не выпускается, проверка на сложных примерах. Эта дисциплина переносится на задачи распознавания изображений напрямую и отличает работающую систему от демонстрации.

Плюс инженерная и инфраструктурная часть: камеры, сети, серверы и интеграция с учётными системами — то, что мы делаем постоянно. Смотрите {{ссылка: IT-инфраструктура}}.

Расскажите о задаче и пришлите изображения с участка. С них начнём — и честно скажем, решается это или нет.