CV-модель для подсчета объектов на фото с интеграцией в 1С

Во многих производственных и складских процессах требуется регулярно считать количество однотипных объектов — от металлических профилей и труб до заготовок и упаковок. Типовой сценарий: перемещение изделий между производством и складом, погрузка и отгрузка, когда оператор считает количество профилей и проверяет результат.

Когда учет ведется вручную, требуется много времени на подсчет и перепроверку, при этом высок риск ошибок из-за человеческого фактора. В итоге менеджмент не видит актуальную картину запасов и движения материалов, а сотрудники теряют время.

Задача — автоматизировать подсчет объектов и обеспечить передачу точных данных в систему учета без ручного ввода и задержек.

Решение — AI счетчик объектов по фото

Внедрили AI-модель для автоматического определения количества объектов по фотографии на базе Computer Vision с прямой интеграцией в 1С.

AI счетчик объектов принимает фотографию от оператора, распознает нужные объекты и передает результат в учет без ручного ввода и перепроверок.

Как работает решение

• Фиксация партии: оператор фотографирует корзину, паллету или кузов с материалами.

• Анализ изображения: ИИ для анализа изображений с помощью алгоритмов Computer Vision находит на изображении объекты нужного типа

• Подсчет: нейросеть для решения задач по фото определяет количество искомых предметов.

• Передача в 1С: система передает в 1С пакет данных, где есть количество, фотографию и служебные метаданные.

Эти данные сразу используются в производственном и складском учете.

Обучение модели

Мы обучили AI для задач по фото на специализированном датасете. Сначала использовали 3 000 размеченных изображений, затем расширили выборку до 10 000 и провели fine-tuning под реальные условия производства: разное освещение, тени, частичные перекрытия объектов, снег, дождь и борта машин. Финальная версия модели обучена на 10 000 фотографиях, снятых в рабочих условиях.

После обучения система стабильно распознает объекты и корректно считает их при съемке в цехах, на складах и при приемке материалов.

Как внедрить решение

Мы используем проверенный поэтапный подход, который минимизирует финансовые и операционные риски. Каждый этап имеет четкие цели, результаты и точки выхода.

• PoC — проверка работоспособности ядра решения на ограниченной выборке в цехе.

• Пилотная линия — внедрение и отладка решения на одной производственной линии.

• Работающий продукт — создание надежного и поддерживаемого рабочего инструмента для постоянного использования.

Повысили точность учета объектов и автоматизировали подсчет данных за счет сокращения ручного труда с помощью AI анализа изображения. Вместо 3-40 минут на ручной подсчет им перепроверку система тратит меньше 5 минут на автоматическое распознавание.