Челябинский производитель тканей начал использовать искусственный интеллект для обнаружения бракованной продукции. Контроль качества, который еще недавно у сотрудников компании занимал дни, нейросеть проводит за считаные минуты.
В режиме реального времени ткани с дефектом выявляет нейросеть. Она способна обнаруживать малейшие несовершенства. Компьютер распознает брак с помощью машинного зрения. Камера высокого разрешения никогда не моргнет, взгляд ее не замылится., изображение проанализирует алгоритм, который никогда не устанет.
"Можно ее детально посмотреть, она выделяется и детально вводится в базу", – поясняет разработчик.
Перед тем как допустить к работе, нейросеть тренировали инженеры. На архивных фотографиях система училась распознавать дефекты на тканях разных расцветок при разном освещении.
"Система фотографирует с помощью камер машинного зрения. Далее фотографии попадают разметчику: это человек, сотрудник моего предприятия. Он глазами просматривает фотографии, ищет на них дефекты", – уточняет исполнительный директор компании-разработчика Максим Маркелов.
Разметчик маркирует бракованное изделие и отправляет на переработку. Директор производства Диана Ананина отвечает на предприятии за качество продукции. По ее словам, то, с чем нейросеть справляется за 10 минут, раньше занимало два дня.
"У нас до 15% браков, которые раньше доходили до упаковки, уже не доходят, и тем самым мы оптимизируем наше рабочее время", – отмечает директор производства компании-производителя Диана Ананина.
Воплотить идею в жизнь компании помог центр "Мой бизнес", который подобрал поставщика оборудования и программного обеспечения, софинансировал половину прототипа.
"Сейчас точно знаем о том, в каком районе какой вид брака у нас встречается, и на участке раскроя уже точно получаем информацию, что сделать из этого рулона, и не теряем времени. На 11% только в этом году удалось увеличить производительность благодаря тому, что мы внедрили такую установку", – заявляет генеральный директор компании-производителя Денис Силин.
Действующий прототип идеален не во всем. Он пока не учитывает неровности полотна и некоторые пятна. Сейчас специалисты работают над улучшением точности определения дефектов.