Объективный взгляд: как примененяются технологии компьютерного зрения

Производственные предприятия всегда стремятся отслеживать показатели качества выпускаемой продукции. Для этого используются различные методы и разнообразное промышленное оборудование — в том числе системы визуального контроля. Диапазон таких систем по мере развития технологий постоянно расширяется. Их используют для обнаружения дефектов и брака, сортировки продукции, идентификации, инспекции упаковки, профилактического обслуживания, охраны труда и безопасности, контроля и мониторинга производственных процессов.

Рассмотрим преимущества и некоторые области применения технологии компьютерного зрения для решения задач на различных отраслевых производствах.

Инспекция упаковки и обнаружение дефектов

Развертывание системы визуального контроля в процессе упаковки позволяет проверить соблюдение стандартов: имеет ли предмет желаемый цвет, длину и ширину, нет ли краев, заполнена ли упаковка до необходимого уровня.

Система визуального контроля предотвращает неверную маркировку, ошибки печати, выявляет дефекты упаковки и укупорки. Кроме того, в некоторых производственных компаниях необходимо вести подсчет количества произведенных изделий перед их упаковкой. Выполнение этой задачи вручную может привести к множеству ошибок, что становится серьезной проблемой, например, в фармацевтике или розничной торговле.

Прежде чем оборудовать производство системами визуального контроля, нужно очень хорошо представлять, какие именно задачи им предстоит решать. Важно в каждом отдельном случае тщательно подходить к проектированию системы и подбору ее компонентов, учитывая особенности продукции, нюансы каждой производственной линии, а также специфику производства. Вполне возможно, что можно обойтись лаконичными решениями, например, мобильным приложением, а получение визуальных данных может быть реализовано при помощи камеры смартфона.

Мониторинг производственных процессов, безопасность труда

Автоматическая система визуального контроля способна обеспечить проверку продукции во всем цикле производства — в том числе и на высокоскоростной линии конвейера.

Системы визуального контроля используются для анализа изображений и сравнения их с существующим набором данных с целью обнаружения аномалий и предотвращения опасных ситуаций на производственных площадках и производственных линиях. Несоблюдение стандартов безопасности и защиты может привести к серьезным травмам и даже летальному исходу. В случае аварии система визуального контроля может предупредить менеджеров и персонал о том, где произошла авария, а также о степени ее интенсивности. При некоторых настройках система может остановить производственный процесс на отдельном участке, чтобы обеспечить безопасность сотрудников.

В качестве примера можно привести проект компании «Формат кода». Мы создали систему по охране труда на производстве на базе нейронной сети, которая использовала уже существующие на объектах заказчика CCTV-камеры. Обработка видеопотока происходит в три этапа. Сначала отфильтровываются кадры, на которых отсутствуют люди. Затем части видео, на которых система распознала людей, передаются нейронной сети. Сеть определяет человека по разметке и идентифицирует элементы страховки: каску на голове или трос на туловище. Затем алгоритм, использующий метод опорных векторов, сопоставляет изображение объекта по базе с шаблонами. Если кадр содержит нарушения, система направляет уведомление в соответствии с прописанными требованиями. В финальном варианте удалось достигнуть стабильной аналитики видеопотока с распознаванием объектов и классификацией поведения.

Преимущества использования систем визуального контроля на производстве

• Повышение качества продукции. Использование систем контроля позволяет значительно улучшить качество конечного продукта без лишних трудозатрат за счет высокой точности и скорости в обнаружении брака и дефектов.
• Повышение производительности. Автоматизация контроля снижает временные затраты на осмотр и другие операции.
• Снижение затрат. Сокращение количества ошибок в производстве помогает уменьшить затраты на их исправление и утилизацию бракованной продукции.

Заключение:

По мере развития и искусственного интеллекта и машинного обучения системы визуального контроля непрерывно совершенствуются. Технологии позволяют системам обучаться на базе предыдущего опыта, тем самым значительно повышая их эффективность. Сегодня становится очевидным, что потенциал систем визуального контроля будет только увеличиваться, делая доступными новые возможности в сфере совершенствования производственных процессов и эффективности производства.