Разработка алгоритмов компьютерного зрения для поиска дефектов
Быстрое внедрение. Минимум обучающих данных.
Готовые решения для вашего производства.
ООО "РИК"
Получить консультацию О компании
ООО «РИК» (Разработка интеллектуального кода) – инновационная компания, специализирующаяся на разработке алгоритмов компьютерного зрения с использованием методов Few-Shot Learning.
Сфера деятельности: Искусственный интеллект, машинное обучение, промышленная автоматизация.
Миссия: Создание эффективных решений для автоматического контроля качества с минимальными требованиями к обучающим данным.
Решения по отраслям
Типовые задачи компьютерного
зрения на производствах
1
Обнаружение трещин и коррозии
Контроль состояния металлоконструкций, труб, резервуаров. Прогнозирование остаточного ресурса.
2
Выявление поверхностных дефектов
Дефекты покраски, царапины, вмятины, сколы.
3
Контроль геометрии деталей
Отклонения размеров, деформации, брак при обработке.
4
Сортировка и отбраковка
Автоматическая классификация дефектов на конвейере.
5
Прогнозирование износа
Анализ скорости распространения трещин, оценка срока службы оборудования.
Снижайте затраты на экологию и ремонты — автоматизируйте контроль дефектов!
Примеры использования
Обнаружение коррозии и трещин
Проблема: на химических предприятиях оборудование подвержено агрессивным средам, что приводит к коррозии.Решение: Наш алгоритм обнаруживает ржавчину и микротрещины, прогнозирует срок до критического износа.
Контроль качества металлопроката
Проблема: Дефекты поверхности (раковины, трещины, включения) снижают прочность изделий.Решение: Автоматическая детекция дефектов с точностью до 95% даже при малом количестве обучающих данных.
Мониторинг трубопроводов
Проблема: Скрытая коррозия приводит к авариям.Решение: Анализ изображений с дронов/камер, прогноз остаточного ресурса.
Ключевые преимущества:
01.
Высокая точность
До 93-95% при обучении на 100-200 изображениях (в зависимости от сложности дефектов).
02.
Реальное время
Обработка 20-30 FPS на NVIDIA RTX 3060 (зависит от разрешения).
03.
Адаптивность
Few-Shot Learning позволяет дообучать модель на новых типах дефектов без полного переобучения.
04.
Прогнозирование износа
Анализ динамики дефектов для оценки остаточного ресурса детали (погрешность ±15%).
05.
Гибкая интеграция
Поддержка REST API, облачных решений и локального развертывания.
Этапы внедрения алгоритма
1
Формирование датасета (3-4 мес.)
Сбор и разметка изображений дефектов с производства. Обеспечиваем разнообразие данных для надежного распознавания.
2
Разработка архитектуры (1-2 мес.)
Проектирование оптимальной структуры нейросети (Few-Shot Learning/Siamese Networks) для работы с малыми данными.
3
Обучение моделей (2 мес.)
Тренировка алгоритма с настройкой параметров. Используем аугментацию и трансферное обучение.
4
Тестирование (2 мес.)
Проверка на новых данных, оптимизация производительности и устранение ошибок.
5
Внедрение (1 мес.)
Интеграция с оборудованием заказчика, обучение персонала, запуск в промышленную эксплуатацию.
6
Общий срок: 9-11 месяцев
Каждый этап критически важен для создания эффективного промышленного решения.
Ограничения:
Калибровка камеры: требуется для точных замеров (предоставляем инструкцию).
Требуется равномерное освещение (погрешность ±10% при неравномерной подсветке).
Требуется равномерное освещение (погрешность ±10% при неравномерной подсветке).
Сложные текстуры: могут потребоваться дополнительные примеры для обучения.
Не допускайте катастроф — выявляйте дефекты до того, как они станут проблемой!
Преимущества от внедрения алгоритмов контроля дефектов
Снижение брака на 30–50%
за счет раннего обнаружения дефектов.
Экономия времени
автоматизация вместо ручного контроля.
Сокращение затрат
на ремонты и простои оборудования.
Оптимизация использования данных
Работает там, где классические методы требуют тысяч примеров.
Адаптивность
Легко адаптируется под новые типы дефектов.
Интеграция
через API, облачные и локальные решения.
Адрес
г Уфа
ул. Пекинского, д. 25
Реквизиты
ИНН 0277967535
