Компьютерное зрение

Разрабатываем системы анализа изображений и видео для контроля качества, подсчёта объектов и обнаружения событий. Проверяем их в условиях будущей эксплуатации.

Контроль качества по изображению

Система выделяет подозрительный участок для проверки.

Иллюстрация сценария контроля качества.

Какие задачи решаем

Система может находить видимые дефекты продукции, считать изделия на линии или объекты в кадре, проверять комплектность и выделять заданные события в видеопотоке. Результат направляется оператору, в учётную систему или в очередь ручной проверки.

До разработки определяем, что именно должно быть видно на изображении и какое действие следует за обнаружением. Для контроля качества согласуем типы дефектов и допустимые отклонения. Для видео уточняем длительность события и правила подсчёта, чтобы один объект не учитывался повторно.

Как проверяем работу в реальных условиях

Для пилота нужны примеры с будущих камер или сопоставимого источника, включая редкие дефекты и сложные условия. Проверяем качество разметки, разрешение, перекрытия объектов и различия между сменами или площадками. Похожие кадры из одного эпизода не должны создавать видимость независимой проверки.

Считаем пропуски, ложные срабатывания и задержку обработки. Порог обнаружения выбираем с учётом последствий ошибки и нагрузки на оператора. Результаты отдельно проверяем для значимых типов объектов и условий съёмки.

Как запускаем систему

Анализ может работать в облаке или на инфраструктуре заказчика. Опираемся на доступное оборудование и видеопотоки, оцениваем пропускную способность и хранение материалов. После запуска отслеживаем изменения изображения и разбираем спорные срабатывания для последующей проверки обновлений.

Что вы получаете

  • Правила разметки и проверочная выборка
  • Модель с результатами проверки по типам объектов и условиям съёмки
  • Сервис анализа изображений или видео с согласованной интеграцией
  • Инструкция по обработке срабатываний и обновлению модели