Мобильный контроль качества: система распознавания кодов для РЕХАУ
Разработали собственный ML-движок распознавания кодов для мобильного приложения РЕХАУ — успешная декодировка выросла на 20–30% даже при плохом качестве изображений.
Открыть проект Подбор агентства по задаче →
Задача
Требовалось заменить внешнюю библиотеку сканирования кодов на независимое решение, сохранить работоспособность в любых условиях и обеспечить контроль качества продукции.
Решение
Создали собственную ML-систему распознавания кодов и встроили её в мобильное приложение на Flutter. Конвейер включает предобработку изображений, локализацию (YOLO Nas), сегментацию (DeepLabV3), классификацию ориентации (ResNet18/MobileNetV3), улучшение границ и декодирование с параллельной обработкой. Архитектура на Docker-контейнерах обеспечивает масштабируемость и обновления.
Результат
- +20–30% Рост успешной декодировки при плохом качестве
РЕХАУ получили надёжный инструмент контроля качества на складе и производстве без зависимости от внешних сервисов. Скорость и точность сканирования улучшились, распознавание доступно «в одно касание» через смартфон.
Ещё 205 кейсов в категории Производитель окон