28 октября 2024, 06:59 28 октября 2024, 07:59 28 октября 2024, 08:59 28 октября 2024, 09:59 28 октября 2024, 10:59 28 октября 2024, 11:59 28 октября 2024, 12:59 28 октября 2024, 13:59 28 октября 2024, 14:59 28 октября 2024, 15:59 28 октября 2024, 16:59

В Челябинске нейросеть научили распознавать брак ткани

Челябинский производитель тканей начал использовать искусственный интеллект для обнаружения бракованной продукции. Контроль качества, который еще недавно у сотрудников компании занимал дни, нейросеть проводит за считаные минуты. 

В режиме реального времени ткани с дефектом выявляет нейросеть. Она способна обнаруживать малейшие несовершенства. Компьютер распознает брак с помощью машинного зрения. Камера высокого разрешения никогда не моргнет, взгляд ее не замылится., изображение проанализирует алгоритм, который никогда не устанет.

"Можно ее детально посмотреть, она выделяется и детально вводится в базу", – поясняет разработчик.

Перед тем как допустить к работе, нейросеть тренировали инженеры. На архивных фотографиях система училась распознавать дефекты на тканях разных расцветок при разном освещении.

"Система фотографирует с помощью камер машинного зрения. Далее фотографии попадают разметчику: это человек, сотрудник моего предприятия. Он глазами просматривает фотографии, ищет на них дефекты", – уточняет исполнительный директор компании-разработчика Максим Маркелов.

Разметчик маркирует бракованное изделие и отправляет на переработку. Директор производства Диана Ананина отвечает на предприятии за качество продукции. По ее словам, то, с чем нейросеть справляется за 10 минут, раньше занимало два дня.

"У нас до 15% браков, которые раньше доходили до упаковки, уже не доходят, и тем самым мы оптимизируем наше рабочее время", – отмечает директор производства компании-производителя Диана Ананина.

Воплотить идею в жизнь компании помог центр "Мой бизнес", который подобрал поставщика оборудования и программного обеспечения, софинансировал половину прототипа.

"Сейчас точно знаем о том, в каком районе какой вид брака у нас встречается, и на участке раскроя уже точно получаем информацию, что сделать из этого рулона, и не теряем времени. На 11% только в этом году удалось увеличить производительность благодаря тому, что мы внедрили такую установку", – заявляет генеральный директор компании-производителя Денис Силин.

Действующий прототип идеален не во всем. Он пока не учитывает неровности полотна и некоторые пятна. Сейчас специалисты работают над улучшением точности определения дефектов.

Читайте также

Видео по теме

Эфир

Лента новостей

Авто-геолокация