Разработка и внедрение системы компьютерного зрения

Проблема

Интроскопы фиксировали угрозы, но оператор тратил время на проверку снимков и часто получал ложные срабатывания. Поставщик оборудования искал способ повысить точность без замены системы.

Решение

Модуль технического зрения, который интегрируется в существующие интроскопы без изменения интерфейса и оборудования. Нейросеть анализирует X-ray-изображения, классифицирует объекты и подсказывает оператору, если есть подозрительные участки. Результат: точность до 80 %, снижение ложных тревог на 20 % и стабильная работа даже при пиковых нагрузках.

Проблема

У крупного поставщика мебели на складах измерение паллет выполнялось вручную. Это приводило к ошибкам в данных и неверному подбору ячеек хранения в WMS. Возникали пересортицы и задержки в отгрузках.

Решение

Система машинного и технического зрения автоматически определяет габариты паллет с помощью лидаров и распознаёт их ID по QR- и штрихкодам. Результаты мгновенно передаются в WMS, что исключает ошибки при размещении грузов и ускоряет обработку без участия оператора.

Проблема

Инженеры тратили часы на ручной анализ чертежей, извлекая размеры, допуски и материалы. Ошибки при чтении символов приводили к неточной калькуляции и потере заказов.

Решение

Система на базе компьютерного зрения автоматически извлекает данные из технических чертежей, распознаёт размеры, квалитеты и обозначения шероховатости. Алгоритмы выдают структурированные данные за 2–3 минуты вместо нескольких часов. Скорость расчёта себестоимости выросла в 20 раз, точность — до 97 %.

Проблема

При осмотре повреждённых автомобилей заявки распределялись вручную, а определение степени повреждения занимало время и зависело от субъективной оценки. Это вызывало задержки и перегрузку отделов.

Решение

Модуль машинного зрения анализирует фотографии автомобиля, определяет тип и уровень повреждений и автоматически направляет заявку в нужный отдел. Распознавание выполняется через веб-интерфейс, без участия оператора. В результате обработка ускорилась, а затраты на оценку снизились.