Computer Vision в АСУ ТП
Computer Vision (CV) — это область AI, где машины «видят» и понимают изображения. В АСУ ТП — это контроль качества, безопасность, мониторинг. Разберём подробно.
Что такое Computer Vision
CV — это:
- Анализ изображений и видео;
- Детекция объектов;
- Классификация;
- Сегментация (pixel-level);
- OCR (распознавание текста);
- Трекинг (отслеживание).
Применение в АСУ ТП
1. Контроль качества
- Детекция дефектов продукции;
- Проверка сборки (все ли детали на месте);
- Проверка упаковки;
- Измерение размеров;
- Подсчёт объектов.
2. Чтение маркировки (OCR)
- Считывание даты/времени производства;
- Считывание серийного номера;
- Считывание штрих-кодов и QR-кодов;
- Считывание этикеток.
3. Безопасность
- Детекция людей в опасных зонах;
- Контроль СИЗ (каски, очки);
- Детекция возгораний (по дыму, пламени);
- Контроль периметра.
4. Мониторинг процессов
- Уровень жидкости в резервуаре (без датчика);
- Поток сыпучих материалов;
- Цвет / концентрация (по цвету);
- Пеногашение, вспенивание.
Архитектура CV-системы
- Камеры (IP, USB, специализированные);
- Освещение (важно!);
- Сервер обработки (GPU);
- ML-модель (YOLO, ResNet, U-Net);
- Результаты (детекции, классификации);
- Интеграция (с ПЛК, SCADA, MES);
- UI (dashboard, алерты).
Технологии и модели
Детекция объектов
- YOLO (v5, v8) — самая популярная, real-time;
- Faster R-CNN — точная, но медленнее;
- DETR — современная, на трансформерах.
Классификация изображений
- ResNet, EfficientNet — стандарт;
- Vision Transformer (ViT) — современно.
Сегментация
- U-Net — для медицинских, научных;
- Mask R-CNN — instance segmentation;
- Segment Anything (SAM) — универсальная.
OCR
- Tesseract — open-source, классика;
- EasyOCR — проще в использовании;
- PaddleOCR — от Baidu, быстрая;
- Cloud OCR (Google Vision, Azure) — высокое качество.
Оборудование
- Камеры: IP (Axis, Hikvision, Basler), машинное зрение (Cognex, Keyence);
- Освещение: кольцевое, коаксиальное, backlight, UV;
- Сервер: GPU (NVIDIA RTX 4090, A100), CPU (для лёгких моделей);
- Edge-устройства: NVIDIA Jetson, Google Coral, Intel NCS.
Реальные кейсы ЭкоЭн
Кейс 1. Контроль уровня напитков в бутылках
- Камеры над конвейером (4 шт);
- YOLOv8 для детекции уровня;
- Результат: автоматическая отбраковка (99,5% точность);
- Производительность: 200 бутылок/мин.
Кейс 2. Детекция СИЗ на входе
- Камера на КПП;
- YOLOv8 для детекции касок, очков;
- Алерты: не пускать без СИЗ;
- Точность: 98%.
Кейс 3. Контроль дефектов печатных плат
- Камера + микроскоп;
- CNN (классификация) — дефекты пайки;
- Точность: 99,8% (vs 95% у человека);
- Скорость: 5 сек/плата.
Стоимость
- Пилот (1 станция): 20 000-50 000 BYN;
- Полноценная система: 100 000-300 000 BYN;
- Обслуживание: 20% в год.
Сложности
- Нужны данные (тысячи размеченных изображений);
- Качество освещения (критично);
- False positives / false negatives (баланс);
- Обслуживание модели (re-training);
- Интеграция с существующими системами.
Заключение
CV — это «глаза» AI для промышленности. В ЭкоЭн делаем пилотные проекты по CV для контроля качества, безопасности, мониторинга. Окупаемость — 1-2 года.
Заказать услугу.
