Научили нейросеть сшивать снимки и находить повреждения - Farm Manager
Разработали приложение-ассистент для съёмки и веб-портал с алгоритмами машинного обучения, которые автоматически сшивают снимки и находят дефекты лопастей ветрогенераторов.
Задача
Ручная проверка ветрогенераторов требовала остановки на целый день и привлечения промышленных альпинистов, что приводило к убыткам от простоя и высоким затратам.
Решение
Создали приложение для планшета, управляющее дроном и съёмкой лопастей, и веб-портал на Microsoft Azure. Портал автоматически сшивает фотографии в единое изображение, ищет дефекты с помощью машинного обучения, предоставляет редактор для ручной маркировки и формирует отчёты в PDF.
Результат
Система работает с 2020 года, продолжается совершенствование алгоритмов для ускорения и повышения качества дефектоскопии.
Ещё 1403 кейса в категории Промышленное предприятие → Сайт
Похожие кейсы
Сайт Bronitex с 3D-моделями перчаток и админкой на JMix
Разработали корпоративный сайт с 3D-моделями перчаток и административной панелью для производителя Bronitex.
REFIRE: Разработка международного сайта для производителя водородных двигателей
Разработали международный сайт для производителя водородных двигателей REFIRE: запустили за 7 месяцев, и теперь компания представлена на целевых рынках Европы и Северной Америки.
Сайт RnD-Центра НЛМК с виртуальным туром по лаборатории
Разработали сайт RnD-Центра НЛМК с виртуальным туром по лаборатории микроструктурного анализа, чтобы привлечь партнеров и исследователей.
Промосайт микрофонов Tula с интерактивной 3D-моделью
Разработали промо-сайт для бренда микрофонов Tula с интерактивной 3D-моделью и оптимизированным фронтендом.
RedFab — MES система и ПАК для промышленных 3D-принтеров
Разработали интерфейс управления и MES-систему для промышленных 3D-принтеров RedFab, адаптированные под работу в перчатках и вертикальные экраны.
Модернизация SCADA и разработка прошивки для промышленной безопасности
Разработали прошивку, модернизировали SCADA и создали конфигуратор приборов для промышленной автоматизации: скорость настройки выросла в 3–5 раз, реакция на события — на 40%.