Взгляд со стороны: как работает компьютерное зрение в производстве

За последние два года в приоритетных секторах экономики России стали в 1,5 раза чаще использовать искусственный интеллект. По прогнозам Минэкономразвития, к 2030 году ИИ внедрят в 95% отраслей. Директор по искусственному интеллекту ООО "Сбер Бизнес Софт" Максим Иванов рассказал о том, как в промышленности применяют одну из перспективных технологий — компьютерное зрение.

Что такое компьютерное зрение и как оно работает

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет устройствам анализировать и интерпретировать изображения, фотографии и видео. Эта технология использует камеры, датчики и мощные компьютеры для сбора данных в режиме реального времени, что позволяет применять её в самых разнообразных сферах, от медицинской диагностики до автономных автомобилей и систем безопасности.

Для функционирования компьютерного зрения алгоритмам необходимы обширные базы изображений и видео для обучения распознаванию объектов. Например, чтобы система могла различать автомобильные шины, ей нужно проанализировать множество изображений шин и связанных с ними объектов. Этот процесс обучения актуален для любого типа объекта.

После обучения камеры и сканеры фиксируют изображения, анализирует, распознаёт на них объекты и классифицирует их. Например, она может определить сотрудника, оборудование или конкретный товар. Исходя из полученных данных, искусственный интеллект может оценить текущую обстановку и принять необходимые меры. Например, обнаружив дефект на изделии на конвейере, система сигнализирует об этом менеджеру, который может приостановить процесс для решения проблемы.

Компьютерное зрение применяют на производстве, чтобы:

• выявлять брак и контролировать качество продукции;
• следить за соблюдением технологических процессов;
• отслеживать неисправности оборудования.

На рынке компьютерного зрения большая доля использования приходится как раз на предприятия — около 26%. Внедрением технологии интересуется все больше производителей FMCG, продуктов питания и промышленных товаров: за год их количество выросло в три раза. Рассмотрим на примерах разных производств, как работает эта технология.

Компьютерное зрение на производствах

Технология на базе ИИ востребована на любом производстве, где требуется визуальный контроль. Для проверки качества покраски изделий, выявления мельчайших дефектов таких деликатных продуктов, как контактные линзы, отбраковки некачественной упаковки и других целей. Технологию компьютерного зрения легко адаптировать под специфику разных отраслей промышленности.

Вот несколько принципиально разных задач, которые решают с помощью технологии на производствах.

1. Снижение рисков неисправности оборудования

Одно из направлений использования компьютерного зрения в промышленности — профилактическое обслуживание оборудования. Алгоритмы могут определять неисправности и износ техники, что позволяет вовремя ее ремонтировать и предотвращать аварии. Это, в свою очередь, сводит к минимуму простой и снижает затраты на внеплановое обслуживание.

Пример. Систему мониторинга оборудования на основе компьютерного зрения использует Тверской вагоностроительный завод. По данным аналитиков, технология позволила снизить затраты на ремонт и обслуживание на 30%, а время простоев — на 12%.

2. Контроль качества продукции

ИИ широко применяют для своевременного обнаружения дефектов и брака продукции. Это критически важный этап любого производства, ведь ручная проверка — очень трудоемкий и в конечном счете дорогостоящий процесс. В то же время ИИ, по данным экспертов "Сбер Бизнес Софт", определяет дефекты с точностью до 98%.

Сегодня в России многие предприятия используют компьютерное зрение, чтобы ускорить проверку сырья и готовой продукции и товаров, а также исключить ошибки из-за человеческого фактора.

Пример. Так недавно отечественный производитель шин Cordiant начал использовать компьютерное зрение для проверки качества шин. В связи с ростом объемов производства и переходом на новое сырье завод за счет ИИ автоматически находит и классифицирует дефекты в шинах и сокращает нагрузку на отдел контроля качества.

3. Отслеживание безопасности рабочих операций

Важный вопрос для любого предприятия — безопасность сотрудников. Каждый год на производствах происходит около 340 млн несчастных случаев по всему миру. Это число могло быть меньше, если бы работники соблюдали технику безопасности и носили средства индивидуальной защиты. Предприятия в разных странах используют компьютерное зрение, чтобы следить за сотрудниками и напоминать им о правилах.

Пример. На Кольской АЭС работает система видеоанализа от концерна "Росэнергоатом", которая следит за соблюдением техники безопасности. Она может выявлять 26 разных нарушений по 19 параметрам. Камеры наблюдают за сотрудниками, а нейросеть в режиме реального времени проверяет, все ли носят средства индивидуальной защиты. Если обнаруживается нарушитель, информация поступает к диспетчеру. С момента внедрения системы количество инцидентов сократилось до восьми в неделю.

4. Контроль маркировки и считывание штрихкодов

Когда товар произведен, на большинстве производств он маркируется штрих-кодом. Считывая его, можно точно вести учет материалов и готовой продукции, контролировать загрузку складов, управлять логистикой, выявлять неправильно маркированные товары. В том числе смещенные или помятые этикетки. Сканировать штрих-коды вручную долго, системы компьютерного зрения справляются с задачей гораздо быстрее.

Пример. Система автоматического контроля акцизной марки "Кама" позволяет проверять алкогольную и молочную продукцию на производствах со скоростью до 20 штук в секунду. Она сканирует и распознает маркировку старого и нового образца разных размеров, а также составляет отчеты для отдела ЕГАИС (единая государственная автоматизированная информационная система учета объема производства и оборота этилового спирта).

Системы, в основе которых лежит компьютерное зрение, используют по всему миру. Контроль качества, безопасность и профилактическое обслуживание применяются в разных областях промышленности, от пищевой до горнодобывающей. Со временем таких кейсов станет больше — как и внедрения искусственного интеллекта в производствах в целом.

Перспективы ИИ в производстве

Использование ИИ в промышленности не ограничивается технологиями компьютерного зрения. На производстве применяют цифровых двойников — модели, копирующие предприятие с его процессами и взаимосвязями. Они позволяют проверить гипотезы, например, по запуску нового товара, спрогнозировать спрос на продукцию.

Сервисы на базе ИИ точнее человека прогнозируют цены на сырье, комплектующие и товары, и со временем их эффективность только вырастет. С помощью искусственного интеллекта производители решают и другие задачи — управляют цепочками поставок, оптимизируют хранение, загрузку производства и логистику. К примеру, группа компаний "Абрау-Дюрсо" использует ИИ, чтобы определять спрос на свою продукцию и за счет этого планировать поставки сырья и оптимизировать цикл производства. Это помогает бизнесу не тратить лишние средства на хранение и списывать меньше испорченных товаров.

Пока технологии на базе искусственного интеллекта используют преимущественно крупные игроки. Однако их число растет, а успешные кейсы мотивируют остальных участников рынка внедрять ИИ-решения. В конце 2023 года о планах по интеграции сообщила 81 организация: они планируют сделать это в течение ближайших трех лет.

Можно смело говорить о том, что с течением времени искусственный интеллект станет нормой для разных сфер производства — и экономики страны в целом. Уже сейчас понятно, что решения на базе ИИ не только снижают издержки, но и создают новые источники дохода, ускоряя технологические процессы.