ИИ для металлообработки
Компьютерное зрение для ОТК: находим царапины, сколы, заусенцы, ошибки отверстий, сварные швы и геометрические отклонения на фото или видео с линии
Возможности
Что мы внедряем
Контроль качества деталей
Фиксируем дефекты на деталях, партиях и операциях: кадр, зона, тип дефекта, уверенность модели и статус проверки
Дефекты поверхности и геометрии
Размечаем царапины, сколы, заусенцы, отверстия, кромки, сварные швы и геометрические отклонения под конкретные допуски
Фото и видео с линии
Работаем с кадрами с камеры, архивом видео, фото после операции или ручной загрузкой спорных деталей оператором ОТК
Отчёт и интеграции
Передаём результат в MES, ERP, внутренний API, Telegram или отчёт смены; спорные случаи оставляем на ручную проверку
Применение
Примеры использования
CV-пилот
Как проходит CV-пилот для металлообработки
Сначала доказываем качество на ограниченном контуре. Если данных мало или дефекты плохо видны камерой, это видно до большого внедрения.
Данные с линии
Берём 30-100 фото или кадров видео с реальных деталей, включая норму, дефекты и спорные случаи.
Разметка дефектов
Отмечаем царапины, сколы, заусенцы, отверстия, сварные швы, кромки и зоны геометрических отклонений.
Baseline-модель
Собираем первую модель, чтобы проверить, видит ли CV-система дефекты на ваших условиях освещения и съёмки.
Precision / recall
Считаем точность, полноту, пропуски и ложные срабатывания отдельно по критичным типам дефектов.
Ложные срабатывания
Формируем список ошибок: блики, грязь, тени, неоднозначные кромки, нестабильный ракурс или нехватка примеров.
Решение по запуску
Фиксируем вывод: запускать на участке, доразмечать данные, менять съёмку или не внедрять на этом процессе.
Технологии
Используемые услуги
Вопросы перед пилотом
Как запускаем ии для металлообработки
С чего начать внедрение ИИ для металлообработки?+
Начинаем с одного проверяемого сценария: обнаружение царапин, сколов и заусенцев на металлических деталях. На входе берем реальные обращения, документы, изображения или историю операций, чтобы оценить пользу на ваших данных.
Сколько занимает первый пилот для металлообработки?+
Обычно первый контур занимает 2-4 недели после AI-аудита. Сначала фиксируем задачу, данные, метрики качества и точки ручной проверки, затем показываем рабочий прототип и план внедрения.
Что будет результатом AI-аудита?+
Вы получите сценарий пилота, список нужных данных, критерии качества и понятный следующий шаг. Для этой страницы фокус: обнаружение царапин, сколов и заусенцев на металлических деталях; проверка отверстий, кромок, посадочных зон и сварных швов.
Сколько стоит внедрение ИИ для металлообработки?+
Стоимость зависит от сценария и объёма данных. Мы начинаем с AI-аудита и пилота на ограниченном контуре — это позволяет оценить пользу до большого бюджета. Точную смету называем после аудита, когда понятны задача, данные и интеграции.
Какие данные нужны для запуска пилота?+
Достаточно небольшой выборки реальных данных по задаче: обнаружение царапин, сколов и заусенцев на металлических деталях; проверка отверстий, кромок, посадочных зон и сварных швов. На них проверяем качество и метрики, и только потом масштабируем на весь поток.
С какими системами интегрируется решение?+
Подключаемся к вашим каналам и системам — CRM, мессенджеры, сайт, телефония, 1С и внутренние базы знаний — через API или готовые коннекторы. Смежные продукты: Компьютерное зрение, AI-агенты процессов, Прогнозная аналитика.
Готовы внедрить ИИ?
AI-аудит за 48 часов — предложим реалистичный вариант пилота для вашего бизнеса
ИИ для металлообработки нужно проверять на реальных фото и видео с линии, а не на абстрактных промо-картинках. В пилоте берём 30-100 кадров деталей, размечаем дефекты, обучаем baseline-модель, считаем precision и recall, разбираем ложные срабатывания и решаем: запускать на участке, доразмечать данные или не внедрять на этом процессе.