AI VISION
See the details that make a difference.
Система автоматического обнаружения производственных дефектов с использованием Computer Vision.
A closer look.MODEL OUTPUT
ILLUSTRATIVE
Демонстрационный кейс: концепция, интерфейс и пример архитектуры. Данные на макетах вымышлены; они не раскрывают корпоративную информацию.
Визуальный контроль поверхности — повторяющаяся задача, где важны стабильное освещение, качество изображения и единые критерии брака.
Различия между допустимой особенностью материала и дефектом бывают очень небольшими. Одной модели без подготовки данных недостаточно.
Связать съёмку, размеченные примеры и проверку модели в единый воспроизводимый процесс.
Меньше трения.
Больше ясности.
Подготовка и разметка изображений
Поиск потенциальных дефектов
Визуальная проверка оператором
Сбор обратной связи для улучшения модели
Image capture
Camera · controlled lighting
Python / CV
Preprocessing · inference · localization
Operator UI
Review · label · feedback
Поток данных между основными компонентами. Состав интеграций уточняется при реализации.
Обследование и критерии качества
Съёмка и подготовка датасета
Обучение и оценка модели
Пилот на производственных образцах
Ожидаемый эффект: оператор получает подсказки о подозрительных участках. Точность, пропуски и ложные срабатывания нужно измерять на независимой выборке.