Контроль качества на производственной линии
Система проверяет каждое изделие на линии и сравнивает его с эталоном: геометрия, целостность, цвет, наличие требуемых элементов, состояние упаковки. Отклонение фиксируется и, при соответствующей интеграции, приводит к автоматической отбраковке.
Какую задачу закрывает
Выборочный контроль оператором пропускает часть брака по естественным причинам: внимание падает к концу смены, скорость линии ограничивает возможность рассмотреть каждое изделие, а критерии у разных смен различаются. Автоматическая проверка делает контроль сплошным и одинаковым для всех смен, а накопленная статистика дефектов по типам и времени показывает, на каком участке процесса возникает проблема.
Как работает
Изделие детектируется в кадре, затем классифицируется по типу дефекта либо сравнивается с эталонной моделью. Для задач с высокой скоростью линии обработка ведётся на выделенном сервере с ускорением на видеокарте, при необходимости через DeepStream или Triton, что позволяет держать нужную частоту кадров без потери изделий.
Ключевым параметром становится баланс между пропуском брака и ложной отбраковкой. Мы настраиваем его под экономику вашего процесса: если возврат от клиента обходится дороже утилизации, порог смещается в сторону строгости, если наоборот - в сторону мягкости, и остаётся участок ручной перепроверки для пограничных случаев.
Требования к инфраструктуре
Стабильное освещение зоны съёмки; в большинстве проектов ставится отдельная подсветка, поскольку цеховое освещение меняется в течение суток и нарушает воспроизводимость. Камера с достаточной выдержкой для съёмки движущегося объекта без смаза. При скорости линии выше определённого порога требуется синхронизация съёмки с датчиком присутствия изделия.
Интеграции
Контроллеры отбраковки, MES и системы учёта производства, отчётность по сменам и партиям, оповещение мастера при росте доли дефектов.
Что вы получаете
Сплошную проверку продукции, автоматическую отбраковку либо сигнал оператору, статистику дефектов по типам, сменам и партиям, архив изображений забракованных изделий для разбора.
Метрики и приёмка
Фиксируются доля выявленного брака и доля ложных отбраковок на тысячу изделий, обе метрики измеряются на контрольной партии с ручной перепроверкой. Целевые значения согласуются до старта разработки.
Сроки
Проверка применимости с образцами дефектов - до трёх недель. Пилот на одной линии - от шести недель, срок зависит от разнообразия типов дефектов и доступности образцов для датасета.
Частые вопросы
Что делать, если редкий дефект встречается раз в тысячу изделий?
Для редких дефектов набирается отдельная выборка, при необходимости с искусственным воспроизведением. Если образцов физически мало, мы говорим об ограничении точности заранее.
Придётся ли останавливать линию на внедрение?
Установка камеры и подсветки требует короткого технологического окна, само подключение к сети и настройка проходят без остановки.
Опыт наших клиентов
YAVVI внедрили видеоаналитику, которая сократила простои и оптимизировала логистику.
YAVVI внедрили систему контроля качества на базе computer vision, снизив брак и ускорив проверку продукции.
Реализовали AI-решение для обработки документов, что ускорило работу с данными и уменьшило объём ручной обработки.
Мой проект - тематический сайт знакомств. Я оцениваю его как проект высокого уровня сложности: очень непросто найти разработчиков, которые могли бы его реализовать. Я работал с командой Глеба в течение более двух лет с перерывами, которые были связаны исключительно с моим финансовым состоянием. По итогу могу сказать, что вполне доволен проделанной работой. Ребята знают своё дело, с хорошей коммуникабельностью, и всегда помогут советом. В данный момент вся основная работа сделана, сайт находится в рабочем состоянии и набирает пользователей. Есть идеи по добавлению новых функций, и если я решусь на это, то буду реализовывать их и дальше с этой командой.
Команда Глеба была профессиональной, оперативно реагировали на любые возникающие вопросы и шли навстречу в рабочих моментах. В ходе работы с командой были реализованы части и компоненты масштабного сервиса AI LMS платформы.
Мы разрабатывали несколько сервисов, часть из них запускалась в формате MVP: в частности, автоматизировали обработку запросов корпоративных заказчиков на аренду спортивных площадок. Команда проекта была на связи, и мы активно двигались по нашим требованиям. Достаточно оперативно реализовали и запустили продукт. Спасибо команде!
Обращались в YAVVI за доработками нашего сайта pakpakych.ru. Стек у нас не самый простой: Django, GarpixCMS и React SPA. До этого несколько подрядчиков ограничивались общими рекомендациями «в вакууме». Ребята зашли иначе: сначала провели полноценный технический аудит, разобрали каждый из 26 пунктов нашего ТЗ и по каждому написали, что уже реализовано, чего нет и почему. Отдельно ценно, что не стали продавать нам лишние работы, а честно указали, где функционал в проекте уже есть и где два пункта дублируют друг друга. По ходу аудита нашли критичную проблему, о которой мы не подозревали, и одна эта находка окупила всю работу. По каждой задаче была вилка часов и тип работ, никаких «примерно месяц», всё проверялось руками и подтверждалось инструментами. Каждая доработка выведена в админку, это принципиально: мы получили не разовый результат, а инструмент, плюс обучение нашей команды. Рекомендую тем, у кого нетиповой стек и нужен подрядчик, который сначала разберётся, а потом делает. Продолжаем сотрудничество.
Смежные услуги
- Подсчёт и учёт объектов (страница готовится)
- Кастомные модели компьютерного зрения (страница готовится)
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами