Представьте себе промышленного робота-манипулятора. Он невероятно силен, точен и быстр. Он может выполнять одну и ту же операцию тысячи раз подряд без усталости и с высочайшей  точностью. Но без «глаз» и «мозга» он слеп. Он может работать только в идеально структурированной среде, где каждая деталь подается ему в строго определенном положении.

Любое отклонение — сбой, остановка, брак.

Именно здесь на сцену выходит машинное зрение (Machine Vision) — технология, которая превращает «слепого» механического исполнителя в интеллектуального партнера, способного адаптироваться к реальному, изменчивому миру. В этой статье мы простыми словами объясним, как это работает, рассмотрим пять ключевых сценариев применения на заводах и складах в России и мире, и разберем, когда такие инвестиции окупаются.

Что такое техническое зрение для робота? Проще, чем кажется

Вопреки сложному названию, базовая концепция машинного зрения для роботов состоит из трех ключевых элементов. Это формула успеха любого проекта в этой области:

Зрение робота = Камера + Правильный свет + Алгоритм

Камера

В зависимости от задачи используются разные типы камер:

• 2D-камеры: для классических задач — чтение маркировки, контроль наличия деталей, определение положения объекта на конвейере.
• 3D-камеры (стереопары, ToF, лазерные сканеры): для объемных задач — определение точного положения и ориентации объекта в пространстве для захвата, измерение габаритов, навигация.
• Тепловизионные и гиперспектральные камеры: для узкоспециализированных задач, например, контроля температуры компонентов или определения химического состава сырья.

Правильный свет 

Это один из самых недооцененных, но критически важных компонентов. Задача света — создать максимально контрастные и стабильные условия, убрав все лишние «шумы» для камеры: тени, блики, пересветы. В 99% промышленных систем используется специализированное освещение (например, коаксиальный), чтобы алгоритм всегда видел одну и ту же предсказуемую картину.

Алгоритм

Это программное обеспечение, которое анализирует изображение с камеры и принимает решение.

Алгоритм, обученный на тысячах примеров (вспоминаем наш разговор о сборе и разметке данных), может:

• Найти объект и определить его координаты.
• Сравнить объект с эталоном и выявить дефекты.
• Измерить его размеры.
• Прочитать код или текст.
• И, наконец, передать роботу команду: «Объект найден по координатам X, Y, Z. Поверни захват на 30 градусов и возьми его».

Пять массовых сценариев автоматизации (с примерами из России)

Рассмотрим реальные, работающие кейсы, где синергия робота и CV уже сегодня приносит экономический эффект.

1. Роботизированное паллетирование 

Задача: робот должен брать коробки или мешки с конвейера и укладывать их на паллету по определенной схеме, либо наоборот — разбирать паллету. Сложность в том, что коробки могут приходить в разной ориентации.

Как работает зрение: 3D-камера, установленная над зоной работы, определяет точное положение, ориентацию и габариты каждой коробки. Алгоритм передает роботу точные координаты для захвата и сообщает, как ее нужно повернуть для укладки.

Пример: один из ярких примеров — заводы компании «ЭФКО». На их производствах роботизированные комплексы с машинным зрением занимаются укладкой коробок с продукцией на паллеты. Это позволило высвободить людей с тяжелой монотонной работы и стабилизировать скорость отгрузки.

2. Контроль качества и сортировка

Задача: робот должен инспектировать продукцию на конвейере и отбраковывать изделия с дефектами (царапины, трещины, неверный цвет, неполный налив) или сортировать их по категориям.

Как работает зрение: 2D-камера высокого разрешения снимает каждый проходящий по ленте объект. Алгоритм за доли секунды сравнивает изображение с эталоном, находит отклонения и дает команду роботу-сортировщику (часто это быстрый Delta-робот) убрать брак или переместить изделие на нужный конвейер.

Пример: на заводах «КАМАЗ» и других автопроизводителей системы машинного зрения используются для контроля качества сварных швов, окраски и правильности сборки компонентов. Робот последовательно перемещает камеру вдоль детали, а система анализирует изображение, выявляя малейшие отклонения от стандарта.

3. Роботизированная сборка и Bin Picking

Задача (Bin Picking - «захват из корзины»): одна из сложнейших. Робот должен брать хаотично наваленные в ящике детали и устанавливать их, например, на станок. Без зрения это невозможно.

Как работает зрение: 3D-камера сканирует содержимое ящика, строит его объемную карту.

Алгоритм находит деталь, к которой есть свободный доступ, определяет ее точную ориентацию в пространстве и рассчитывает траекторию движения робота для бесконфликтного захвата.

Пример: на предприятиях Росатома и в точном машиностроении внедряются подобные комплексы. Они позволяют автоматизировать подачу заготовок на обрабатывающие центры, исключая ручной труд и обеспечивая круглосуточную работу оборудования.

4. Комплектование заказов на складе (Pick-and-Place)

Задача: робот-манипулятор, перемещающийся по складу, должен брать нужные товары с полок и укладывать их в коробку для отправки клиенту.

Как работает зрение: камера на «руке» робота идентифицирует товар по штрихкоду или внешнему виду, определяет его точное положение на полке и помогает роботу аккуратно его захватить, не повредив упаковку.

Пример: крупные ритейлеры, такие как X5 Group и Магнит, активно тестируют и внедряют в формате пилотов роботизированные системы на своих распределительных центрах. Роботы с машинным зрением помогают в комплектации заказов, ускоряя процесс и снижая количество ошибок.

5. Навигация мобильных роботов (AGV/AMR)

Задача: складской робот должен самостоятельно перемещаться по территории, объезжая препятствия (людей, погрузчики, другие роботы, оставленные паллеты).

Как работает зрение: здесь часто используется технология SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). С помощью лидаров и камер робот одновременно строит карту окружающего пространства и определяет свое местоположение на ней. Это позволяет ему гибко менять маршрут, в отличие от устаревших роботов, которые ездят только по магнитным лентам на полу.

Пример в РФ: логистический оператор CDEK и другие компании на своих складах используют автономных мобильных роботов (AMR), которые ориентируются в пространстве именно благодаря машинному зрению и лидарам.

Опыт Китая

Китай является одним из лидеров по внедрению таких систем, особенно в логистике. Это не просто выставочные образцы, а реально работающие на износ технологии:
Сортировочные центры Cainiao (логистика Alibaba): На видео с их складов можно увидеть сотни маленьких роботов, похожих на роботы-пылесосы. Они получают товар, сканируют его код (это тоже элемент машинного зрения), а затем самостоятельно везут его и сбрасывают в нужный отсек, соответствующий направлению доставки. Вот типичный пример такой системы в действии:

Машинное зрение здесь используется для навигации (чтобы не сталкиваться друг с другом) и идентификации (сканирование кода).

Когда это окупается? Процесс работы и риски

Важно понимать: внедрение робота со зрением — это всегда исследовательский проект, а не покупка готовой «коробки». Просто купить и включить не получится.

Процесс выглядит так:

1. Предварительное исследование: инженеры выезжают на производство, изучают задачу, освещение, разнообразие деталей. Проводят тестовые съемки.
2. Лабораторное тестирование: в лаборатории подбирается оптимальная связка «камера + свет», пишется прототип алгоритма. Проверяется, достигается ли в принципе нужная точность и скорость.
3. Сбор и разметка данных: создается набор данных с тысячами изображений всех возможных вариаций деталей, дефектов и условий освещения.
4. Разработка и обучение: разрабатывается и обучается финальная версия алгоритма.
5. Интеграция и пусконаладка: система монтируется на производстве, «знакомится» с роботом и конвейером, проходит финальные испытания.

Критерии окупаемости:

• Фонд оплаты труда: сколько человек на скольких сменах заменяет робот? Это основной и самый простой для расчета показатель.
• Повышение производительности: насколько увеличился выпуск продукции в час/смену?
• Снижение брака: Сколько денег компания теряла на браке, который теперь отлавливает система?
• Проект считается успешным, если срок окупаемости (ROI) составляет 1.5-3 года. Если он больше, стоит пересмотреть экономическую целесообразность или поискать другое решение.

Учитывая рост стоимости персонала и усиливающийся кадровый дефицит, вопрос не в том, нужна ли ритейлу роботизация, а в том, когда она станет достаточно доступной для массового внедрения.

Интересуетесь внедрением ИИ для роботов в свое производство?

Внедрение машинного зрения — это шаг от простой автоматизации к интеллектуальному производству. Это сложная, но мощная технология, которая уже сегодня меняет облик промышленности.

Еще больше реальных примеров работы роботов со зрением, видео с производств и разбор сложных задач мы публикуем в нашем Telegram-канале.

А если перед вами стоит конкретная задача по автоматизации, где, как вам кажется, роботу нужны «глаза» — свяжитесь с нами. Мы поможем провести предварительный анализ, оценить перспективы и определить, сможет ли машинное зрение решить вашу проблему и принести реальную экономическую выгоду.

Оставить заявку в форме ниже | Читать наши кейсы | Написать нам в ТГ