Производствовизуальный анализДемо на реальном архивном фото

CV-контроль качества на производстве

Демо для производственных линий: камера фиксирует изделие, модель выделяет подозрительную зону, правила качества определяют маршрут, а событие уходит мастеру смены и в MES.

mask
сегментация дефекта
pass/review/stop
маршрут качества
MES
событие смены

Проблема

Визуальный контроль на потоке зависит от внимания оператора. Дефекты фиксируются поздно, статистика брака собирается вручную, а спорные ситуации сложно доказать по смене.

Решение

CV-пайплайн: кадр с линии → детекция изделия → SAM-сегментация дефектной зоны → правило брака → событие качества с кадром, confidence, классом дефекта и маршрутом review/stop/pass.

Пилот на ваших данных

Как проверяем сценарий

Берём архив кадров или поток с одной линии, 2-3 класса дефектов и правила контроля. На пилоте проверяем качество масок, маршрутизацию pass/review/stop и формат события для MES.

Что подаём на вход

1 линия

кадры, классы дефектов, правила брака и примеры ручной проверки

Что измеряем

mask quality

качество сегментации, precision/recall дефектов и долю review

Что получает мастер

MES event

кадр, маска, класс, confidence, линия, время и маршрут

Результат пилота: маска дефекта, класс, confidence, маршрут и событие качестваПроверить CV-контроль на вашей линии

Производству нужен не красивый AI-скрин, а событие качества: что случилось, где, почему система так решила и кому это отправлено.

AIFY Studio · подход к industrial CV

Как устроено решение

1. Берём кадр с линии

1. Берём кадр с линии

Система работает с обычной камерой или архивом кадров.

2. Выделяем дефект маской

2. Выделяем дефект маской

Оператор видит конкретную область подозрения, а не абстрактный bbox.

3. Применяем правило качества

3. Применяем правило качества

Класс, зона и confidence определяют маршрут pass/review/stop.

4. Создаём событие для MES

4. Создаём событие для MES

Мастер получает кадр, маску, время, линию и статус обработки.

Техническая часть

Как кадр с линии превращается в событие качества

В production CV важен не сам факт распознавания дефекта, а управляемый контур: камера, маска, правило качества, ручной review и событие для MES или ERP.

Первый слой принимает кадр с линии вместе с метаданными: линия, смена, время, партия и качество изображения. До модели система проверяет фокус, экспозицию и покрытие зоны контроля.

F=(image, line, shift, time, batch)F=(image,\ line,\ shift,\ time,\ batch)
Кадр хранится вместе с производственным контекстом.

Иногда правильное решение — не классифицировать дефект, а запросить новый кадр или отправить случай на ручную проверку.

Кадр с производственной линии для CV-контроля
Система фиксирует кадр, линию, смену и зону контроля.

Следующий слой выделяет изделие и подозрительную область. Маска полезнее bbox: она показывает форму, площадь и точное положение дефекта.

M=segment(F),area=MM=segment(F),\quad area=|M|
Маска хранит пиксельную область подозрения и площадь дефекта.

Оператор может проверить, действительно ли модель смотрит на нужное место, а не на фон или блик.

Сегментационная маска дефекта
Оператор видит конкретную область подозрения.

Правило качества объединяет класс дефекта, зону изделия, confidence и производственный регламент. На выходе получается маршрут: pass, review или stop.

route=gate(class, zone, confidence, policy)route=gate(class,\ zone,\ confidence,\ policy)
Quality gate выбирает pass, review или stop.

Так система не прячет неопределённость и не останавливает линию там, где достаточно проверки мастером.

Правило качества pass review stop
Класс, зона и confidence определяют маршрут обработки.

Финальный объект — событие качества. В нём хранятся кадр, маска, класс дефекта, confidence, линия, время, маршрут и решение оператора.

E=(F, M, class, confidence, route, decision)E=(F,\ M,\ class,\ confidence,\ route,\ decision)
MES-событие хранит доказательство, маршрут и итоговое решение.

Это событие можно отправить в MES, ERP, Telegram или сменный отчёт, а спорные случаи использовать для улучшения модели.

MES-событие контроля качества
Результат превращается в событие качества, а не в отдельный AI-скрин.

CV-контроль качества работает лучше, когда модель встроена в производственный процесс: каждый дефект имеет маску, правило, маршрут и след в MES.

Проверка на производственном кадре

Кадр с линии

Кадр с линии

Видеопоток уже содержит данные для контроля качества.

Сегментационная маска

Сегментационная маска

Подозрительная область выделяется поверх изображения без bbox.

Маршрут решения

Маршрут решения

Система объясняет, почему кадр отправлен на review.

Событие для MES

Событие для MES

Итог можно отправить в MES, ERP, Telegram или сменный отчёт.

Архитектура решения

1

Camera frame

кадр, линия, смена, время и качество изображения

2

Object detector

изделие, зона контроля и кандидаты дефектов

3

SAM mask

пиксельная область подозрения без статичного bbox

4

Quality gate

класс, confidence, зона и маршрут pass/review/stop

5

Human review

подтверждение мастером и обучение на спорных случаях

6

MES / ERP

событие качества, отчёт смены и аналитика дефектов

Результаты

Показали, как обычная камера превращается в журнал качества
Сделали визуальное доказательство дефекта через сегментационную маску
Сформировали структуру события для MES/ERP и отчёта мастера
Подготовили сценарий пилота: 1 линия, 2–3 класса дефектов, 2–4 недели

Стек технологий

YOLOv8Segment AnythingOpenCVFastAPIMES/ERP
Время реализации
2 дня на демо, 3–6 недель на production-пилот
Команда
1 CV-инженер, 1 backend разработчик, 1 интегратор

Хотите похожее решение?

Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.

Описать задачу

Cookie и аналитика

Технические настройки нужны для работы сайта. Яндекс Метрику подключаем только с вашего согласия, чтобы понимать, какие страницы и кейсы полезны.

Технические

Сохраняют ваш выбор по cookie. Отключить их нельзя без потери базовой логики сайта.

Аналитика

Яндекс Метрика: посещения, клики, источники трафика. Webvisor отключён.

Подробнее: политика cookie и политика обработки персональных данных.

Ваш выбор сохраняется в этом браузере. Изменить его можно в футере сайта.

CV-контроль качества на производстве — кейс AIFY Studio