Top.Mail.Ru
Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Обнаружение и идентификация бактерий компьютерным зрением

Что такое компьютерное или машинное зрение?

Это технология, которая позволяет компьютерам "видеть" и анализировать объекты в реальном времени с помощью камер и специального ПО. Видео с камеры передается в систему, где с помощью обученной нейросети происходит его обработка. В случае обнаружения, например, дефекта выдается сигнал.

Типовые проблемы при идентификации бактерий, которые может решить машинное зрение.

  • Недостаточно четкое изображение
  • Ошибки, связанные с человеческих фактором
  • Временные потери персонала
Современные системы с компьютерным зрением способны определить бактерию с точностью до 98%.

Как работает компьютерное зрение

На примере системы ML Sense

1. Высокоскоростные камеры

В основе системы камеры высокого разрешения. Они направляются на анализируемый объект (конвейер) на определенном расстоянии и непрерывно передают видеопоток.

2. Освещение

Высокоинтенсивная светодиодная лампа позволяет считывать мельчайшие дефекты.

3. Сервер для обработки видеопотока

На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения определяет бактерии и передает данные в информационную систему предприятия и в приложение оператора.

4. Приложение оператора

В программе для оператора отображается событие, регистрирующее что за бактерия была определена. Оператор может посмотреть время события. Оператор может управлять процессом контроля как со стационарного компьютера, так и с планшета или мобильного телефона (Android, iOS). Система также может работать и без участия оператора в автоматическом режиме.

5. Отчет и интеграции с 1С и MES системой

Система автоматически распознает дефекты и предоставляет сводку по дефектам: фото брака, тип, размеры, время обнаружения и передает данные в систему предприятия

Преимущества применения машинного зрения для идентификации и классификации бактерий.

Как машинное зрение поможет вам сократить издержки и увеличить прибыль.
  • Увеличение скорости и качества проверки
    Вы значительно ускоряете процесс контроля качества, поскольку машинное зрение способна анализировать гораздо больше в единицу времени, чем человек.
  • Объективность
    Система обеспечивает независимую оценку, поскольку оно исключает человеческие факторы, которые могут приводить к ошибкам при ручном контроле.
  • Непрерывный контроль
    После запуска система работает в автоматическом режиме круглый год 24/7 .
  • Снижение риска ошибок.
    Автоматизация исключает человеческий фактор и множество потенциальных ошибок.
  • Обнаружение бактерий в ситуациях, где их трудно обнаружить
    Машинное зрение способно находить даже тончайшие признаки, которые могут быть незаметны человеческому глазу.
  • Экономия ресурсов
    Вы можете значительно сократить затраты на зарплату персонала.
  • Совместимость с другими технологиями
    Запуск машинного зрения может легко внедряться в процессы автоматизации и использоваться в сочетании с другими технологиями, например с системами управления производством.
  • Анализ данных и улучшение процессов
    Кроме непосредственной проверки на брак, данные, собираемые системами машинного зрения, могут быть использованы для дальнейшего анализа и улучшения производственных процессов.

Из каких шагов состоит внедрение компьютерного зрения?

Подготовительный этап
Выезд на объект для изучения реальных условий работы предприятия, определение параметров для отслеживания брака. Определение места для установки камер, оценка рабочей среды: освещенность, запыленность помещения и т.п.
Внедрение
На основе полученной информации подбор камер машинного зрения, серверное оборудование и их настройку для достижения необходимой точности распознавания брака.
Интеграция
После установки оборудования на производстве интеграция его с существующей на предприятии информационной системой.

Сколько стоит разработка компьютерного зрения для идентификации и классификации бактерий

Для ответа на этот вопрос нужно понимать из чего складывается цена.

Обычно она формируется из нескольких составляющих:

  • Оборудование (камеры, освещение).
  • Обучение нейросети обнаружению дефектов.
  • Работа по внедрению, пуско наладочные работы.
  • Лицензия на использование ПО.
Цена обычно рассчитывается исходя из задачи. Но можно сказать сразу, что итоговая цена будет не меньше 1 млн. рублей.