В современной промышленности, где ключевыми факторами являются точность, скорость и безупречное качество, на первый план выходят технологии, способные заменить или значительно усилить человеческое восприятие. Одной из таких технологий является компьютерное зрение — комплекс методов, позволяющих машине «видеть», анализировать и принимать решения на основе визуальных данных. В контексте Автоматизированных Систем Управления Технологическими Процессами (АСУ ТП) компьютерное зрение становится не
В производстве листовых строительных и отделочных материалов (ГКЛ, ДСП, OSB, фанера) контроль качества — критически важный этап. Традиционные методы, основанные на визуальном осмотре, не только замедляют процесс, но и часто пропускают дефекты из-за человеческого фактора. Компания ООО «НПП РИЦ» разработала комплексное решение на базе машинного зрения, которое сокращает количество брака на 90% и уменьшает затраты на персонал на 70%. В этой статье разберем, как устроена система, почему она
Современные производственные предприятия всё чаще обращаются к технологиям искусственного интеллекта и автоматизации для повышения качества продукции и снижения издержек. Одним из ключевых инструментов в этом процессе стало компьютерное зрение. На предприятии по производству строительных материалов внедрение такой системы позволило добиться значительных улучшений в контроле качества, минимизировать влияние человеческого фактора и оптимизировать работу персонала.
Машинное зрение (MV) и компьютерное зрение (CV) быстро развивались, переходя от ранних алгоритмов машинного обучения к продвинутым моделям глубокого обучения, которые проложили путь для промышленного применения искусственного интеллекта. Переход к алгоритмам сделал возможными многие реальные варианты использования и привел к большему количеству инноваций в области CV для различных отраслей. Большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект в последнее время выдвинули
Зачем это нужно? Попадание инородного предмета (металлической стружки, стекла, пластика, насекомого, камня) в пищевой продукт, лекарство или сложный механизм — это не просто брак, это прямой риск для безопасности потребителя и репутации бренда. В некоторых отраслях, таких как фармацевтика или производство кормов, это регулируется строгими нормами (GMP, HACCP).
Зачем это нужно? Точность — ключевое требование в современной промышленности. Несоответствие детали чертежу на сотые доли миллиметра может привести к отказу всего узла. Ручные замеры штангенциркулем — трудоемки и подвержены ошибкам. Кроме того, для роботизированной сборки или упаковки необходимо точно определить положение объекта в пространстве.
Машинное зрение в промышленности решает гораздо более широкий спектр задач, чем базовый контроль качества. Это мощный инструмент для автоматизации, повышения точности и сбора данных.
Ручной визуальный контроль качества — субъективный, утомляемый и медленный процесс, который становится «узким местом» современного производства. Человеческий глаз не способен стабильно фиксировать микротрещины, дефекты покрытия размером в доли миллиметра или нарушения в шаге пайки на электронных платах. Пропуск брака ведет к рекламациям, потерям репутации и прямым финансовым убыткам.
Фармацевтика — одна из отраслей, которая активно использует новейшие технологии для повышения эффективности и качества продукции. Одной из таких технологий является машинное зрение, которое находит всё большее применение в различных аспектах деятельности фармацевтических компаний. Эта статья рассматривает, как машинное зрение помогает решать сложные задачи в фармацевтической промышленности и какие преимущества оно приносит.
Машинное зрение или Machine Vision (MV), как и Machine Learning (ML) - представляют собой одно из наиболее перспективных направлений в области искусственного интеллекта. Оно позволяет строить системы, способные "видеть" и интерпретировать визуальную информацию, что открывает новые горизонты для применения технологий в различных отраслях. Основной задачей таких систем является преобразование изображений и видео в структурированные данные, которые можно анализировать и использовать для
Разработка и внедрение промышленных систем машинного зрения. Решения для автоматического контроля качества, сортировки, идентификации и роботизации. Повышаем точность, устраняем брак и снижаем затраты.
Успех внедрения системы машинного зрения определяется не только алгоритмами анализа, но, в первую очередь, корректностью получения исходного изображения. Ошибки в выборе оборудования на этапе проектирования - камер, оптики, освещения - не могут быть полностью устранены программными средствами.