Автоматизация промышленной покрасочной камеры с помощью искусственного интеллекта
Реализована система управления «умной» покрасочной камерой на базе ML Sense для машиностроительного предприятия — точность распознавания деталей 99%
Задача
Создать полностью автоматизированный покрасочный участок: определять тип и состояние крупногабаритных деталей, автоматически подбирать программу покраски и передавать сигнал роботу, контролировать присутствие человека в рабочей зоне
Решение
Разработан полуавтоматический процесс съёмки для создания промышленного датасета, обучены модели для распознавания деталей и детектирования человека, внедрена ИИ-платформа ML Sense с двумя камерами: одна отслеживает положение и состояние детали, другая контролирует зону присутствия оператора
Результат
Достигнута точность распознавания типа и состояния деталей 99%, исключены ошибки при покраске, сведены к нулю случаи брака и переделок, обеспечен контроль присутствия человека в рабочей зоне
Похожие кейсы
Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения
Автоматизирован мониторинг выпадения баллонов из коробок для АО «Арнест» → 100% точность выявления некомплекта
Мобильное приложение для оценки качества краба
Разработано мобильное приложение на основе нейросети для определения процента наполнения крабовой конечности мясом с точностью 99%.
HR чат-бот для Норникеля
Разработан HR чат-бот в ВКонтакте для сбора резюме и анкет соискателей — за два месяца получено 245 анкет
Автоматический контроль намотки сверхпроводящего кабеля с помощью компьютерного зрения
Автоматизирован контроль намотки ВТСП-кабеля с точностью детекции дефектов 99%.
АО «НПО «Аконит»: машинное зрение ML Sense для контроля качества труб на линии резки
Автоматизирован визуальный контроль труб на линии резки с помощью машинного зрения, что снизило аварии на 80%.
Внедрение платформы видеоаналитики (CV моделей)
Разработано решение для анализа производственного процесса — mAP достиг 85%