Компьютерное зрение · Разработка ПО и ИИ
Система распознавания брака на конвейере
Автоматическая система контроля качества товаров на конвейерной линии с использованием компьютерного зрения
- Срок
- 6 месяцев
- Команда
- 4 разработчика
- Технологии
- Python, OpenCV, TensorFlow, Industrial Cameras, CNN, Edge Computing
Результаты
- Точность обнаружения дефектов 98.7%
- Снижение пропуска брака на 92%
- Увеличение производительности на 35%
- Окупаемость за 8 месяцев
Задача
Ручной контроль качества на конвейере не справлялся с объемами, до 15% бракованной продукции попадало к клиентам
Решение
Разработали систему компьютерного зрения, которая в реальном времени анализирует каждый товар на конвейере и автоматически отбраковывает продукцию с дефектами
Почему это важно
Решение позволило значительно повысить качество продукции, сократить возвраты и укрепить репутацию компании