Детектирование брака на производстве

К нам обратился крупный промышленный клиент с типичной, но острой для отрасли проблемой: контроль состояния платформ в линии обжига руды полностью зависел от человека. Это приводило к:

Пропущенным дефектам;

Незапланированным остановкам линии;

Росту затрат на ремонт и простой;

Повышенным рискам для сотрудников.

Целью было полностью исключить человеческий фактор и внедрить систему, которая сама «видит» дефекты и вовремя сигнализирует о необходимости замены платформы.

Мы предложили разработать интеллектуальную систему на основе компьютерного зрения, способную:

В режиме реального времени анализировать видеопоток с производственной линии;

Обнаруживать дефекты платформ с высокой точностью;

Работать без участия человека, сигнализируя о необходимости замены оборудования;

Использовать недорогую инфраструктуру — обычные серверы с CPU и доступные IP-камеры.

Мы начали с глубокого погружения в производственный процесс заказчика. Поняли:

Как именно проявляются дефекты;

Где, как и при каких условиях можно их фиксировать;

Что важно — и что критично — для производственников и техперсонала.

Бизнес-результат: заказчик получил чёткое понимание, какие именно параметры системы влияют на её эффективность и экономику. 

Мы обучили модель компьютерного зрения (YOLOv8) на базе реальных снимков обожжённых платформ. В итоге модель достигла точности 91% в определении дефектов.

Технологии:

YOLOv9 — современный фреймворк для обнаружения объектов;

Определили оптимальные параметры установки камер

Адаптированные алгоритмы предобработки изображений для промышленных условий (пыль, дым, перепады освещения).

Бизнес-выгода: почти полная уверенность в обнаружении критичных дефектов. Надёжность на уровне хорошо обученного специалиста, работающего 24/7.

Обычно такие системы требуют дорогих GPU-серверов. Мы пошли дальше: провели оптимизацию модели под работу в реальном времени на CPU-серверах, которые в 10 раз дешевле.

Мы не просто внедрили технологию — мы помогли заказчику перейти от ручного контроля к умной системе принятия решений. Это кейс о том, как ИИ и машинное зрение становятся реальными инструментами в тяжёлой промышленности, снижая издержки, повышая надёжность и давая бизнесу конкурентное преимущество.

Если вы тоже сталкиваетесь с рисками из-за человеческого фактора — мы готовы показать, как сделать процесс прозрачным, предсказуемым и управляемым.