Ручной контроль пропускает редкие дефекты и зависит от усталости оператора.
C:\SUDO_AI\INDUSTRIAL_AI\VISION
Компьютерное зрение на производстве
Проектируем контур от камеры и освещения до edge-инференса, решения по браку и записи результата в MES.
Проблема процесса
Какие боли закрывает система
Камера установлена, но качество изображения меняется из-за света, вибрации и скорости линии.
Модель показывает класс, но не управляет отбраковкой и трассировкой.
Нет набора размеченных примеров для новых типов брака.
Архитектура
Контур решения
камера + светtriggeredge inferenceправилоMES / reject
Технологический контур:Industrial cameras / Lighting / Edge GPU / YOLO / OCR / PLC / MES / Dataset versioning
Состав системы
Модули и контрольные точки
Каждый модуль имеет вход, проверяемый результат и обработку исключений.
оптикаосвещениедатасетдетекция / сегментацияedge GPUPLC handshakeimage archivedrift monitoring
Система обнаруживает согласованные типы дефектов в такте линии.
Результат связан с изделием, партией и изображением контроля.
Неуверенные случаи отправляются оператору, а не скрываются.
Новые дефекты добавляются через управляемый цикл разметки и переобучения.
Технический разбор
Как устроен проект
Практическая схема выбора, внедрения и эксплуатации без обещаний «магии одной кнопки».
Техническая реализация
Система машинного зрения начинается с оптики и такта линии
Компьютерное зрение для производства требует стабильного изображения. До обучения модели подбираются камера, объектив, освещение, trigger и зона контроля. Датасет разделяется по партиям и условиям съёмки, чтобы контрольная выборка не повторяла обучающие кадры.
Машинное зрение для контроля качества выдаёт не только класс дефекта. Результат связывается с изделием, партией и изображением, после чего правило определяет отбраковку, остановку или ручную проверку. Неуверенные случаи сохраняются для разметки и контроля дрейфа.
- камера и свет
- датасет дефектов
- edge GPU
- PLC handshake
- архив изображений
- drift monitoring
FAQ.txt
Вопросы до старта
Коротко о границах, сроках, данных и экономике проекта.
Можно ли распознавать брак на существующих камерах?
Иногда да, если разрешение, выдержка и освещение дают стабильный признак. Это проверяется на серии кадров в рабочих режимах линии.
Что происходит при низкой уверенности?
Изделие направляется на ручную проверку или безопасный сценарий. Решение и изображение сохраняются для последующего анализа.
Начнём с одного процесса
Опишите текущую работу, системы и ограничения. Вернёмся с техническими вопросами и форматом первого этапа.