Кейс: Система контроля качества на базе компьютерного
зрения — снижение брака на 90%
для производственной линии
О клиенте
Производственное предприятие с конвейерной линией выпуска продукции. Ключевая задача — минимизировать процент брака, повысить эффективность отдела технического контроля (ОТК) и сократить количество рекламаций от клиентов.
Задача
Разработать и внедрить автоматизированную систему визуального контроля, которая:
- В реальном времени анализирует продукцию на конвейере.
- Выявляет дефекты: трещины, сколы, отклонения в цвете и геометрии.
- Классифицирует продукцию по принципу «годен/брак» и определяет тип дефекта.
- Интегрируется с производственной линией для автоматического отбраковывания дефектных единиц.
- Передаёт данные в систему учёта для формирования отчётов.
Технологии и особенности решения
Архитектура системы:
⚫ Computer Vision:
В основе решения — свёрточные нейронные сети (CNN), обученные на тысячах изображений продукции. Для обработки видеопотока использован фреймворк OpenCV.
⚫ Backend:
Серверная часть на Python и Django, обеспечивающая обработку данных, взаимодействие с оборудованием и хранение информации.
⚫ Интеграция:
Система напрямую связана с исполнительными механизмами конвейера для автоматического удаления бракованных изделий. Также реализована интеграция с корпоративной системой учёта для сквозной аналитики и отчётности.
⚫ Искусственный интеллект:
Нейросетевая модель обучена не только разделять продукцию на «годен/брак», но и классифицировать типы дефектов, что даёт ценную информацию для анализа причин брака и оптимизации производства.
В основе решения — свёрточные нейронные сети (CNN), обученные на тысячах изображений продукции. Для обработки видеопотока использован фреймворк OpenCV.
⚫ Backend:
Серверная часть на Python и Django, обеспечивающая обработку данных, взаимодействие с оборудованием и хранение информации.
⚫ Интеграция:
Система напрямую связана с исполнительными механизмами конвейера для автоматического удаления бракованных изделий. Также реализована интеграция с корпоративной системой учёта для сквозной аналитики и отчётности.
⚫ Искусственный интеллект:
Нейросетевая модель обучена не только разделять продукцию на «годен/брак», но и классифицировать типы дефектов, что даёт ценную информацию для анализа причин брака и оптимизации производства.
Ключевая особенность:
Система работает в реальном времени, не снижая скорость конвейера, и полностью исключает «человеческий фактор» при контроле качества.
Результаты для бизнеса
Внедрение системы автоматического контроля качества привело к впечатляющим улучшениям ключевых показателей:
- 📉 Снижение брака: на 90% (с 2% до 0,2%).
- 👩🏭 Высвобождение персонала: 4 контролёра ОТК переведены на другие задачи, где их экспертиза приносит больше пользы.
- 📈 Рост удовлетворённости клиентов: снижение рекламаций на 40%.
Ключевые выводы
Радикальное повышение качества.
Снижение брака до уровня 0,2% — это не просто улучшение, а переход на новый уровень производственной культуры.
Оптимизация затрат.
Снижение рекламаций и высвобождение персонала дают прямой экономический эффект.
Контроль без остановки.
Система работает в режиме 24/7, не устаёт и не ошибается, обеспечивая стабильность качества.
Данные для улучшений.
Классификация типов дефектов позволяет выявить «слабые места» в производственном процессе и работать над их устранением.
Хотите так же повысить качество продукции и сократить издержки на вашем производстве?
Свяжитесь с нами, обсудим ваш проект и расскажу, как подобное решение может быть реализовано под ваши задачи. 🚀