Завод электроники
Manufacturing
Computer Vision для контроля качества
Разработали систему компьютерного зрения для автоматического контроля качества на производственной линии
до
90%
99.7%
↑ 9.7 п.п.
Обнаружение дефектов
до
5%
2%
↓ 60%
Уровень брака
до
Ручной
Real-time
Автомат
Контроль
до
12 мес
4 мес
↓ 67%
Окупаемость
Вызов
Завод электроники терял до 5% продукции из-за дефектов, которые не обнаруживались при ручном контроле. Рекламации от клиентов росли.
Ручной контроль пропускает до 10% дефектов
Визуальная проверка замедляет конвейер
Потери от брака — $300k+ в год
12 типов дефектов разной критичности
Решение
Разработали систему компьютерного зрения на базе YOLOv8 для автоматического обнаружения дефектов на производственной линии в реальном времени.
Система захвата
- Промышленные камеры 12MP
- Кольцевая подсветка
- Sync с конвейером
- 4 точки контроля
CV-модель
- YOLOv8 для детекции
- 12 классов дефектов
- Obucheniye на 50k изображений
- Real-time inference
Интеграция
- Связь с PLC конвейера
- Автоматический отбраковщик
- Дашборд статистики
- Алерты в Telegram
Процесс работы
Аудит линии
1 неделя- Анализ типов дефектов
- Определение точек контроля
Сбор данных
2 недели- Установка камер
- Сбор 50k изображений
- Разметка датасета
Обучение модели
3 недели- Эксперименты с архитектурами
- Аугментация данных
- Валидация
Интеграция
2 недели- Подключение к конвейеру
- Настройка отбраковки
- Тестирование
Результаты
Обнаружение
99.7% дефектов обнаруживаются автоматически
Снижение брака
Уровень брака снизился с 5% до 2%
Окупаемость
Система окупилась за 4 месяца
Аналитика
Полная статистика дефектов по типам и партиям
“Система компьютерного зрения от QZX обнаруживает дефекты, которые наши лучшие контролёры пропускали. Рекламации от клиентов сократились втрое.”
— Директор по качеству, завод электроники
Технологический стек
PyTorchYOLOv8OpenCVONNX RuntimePythonFastAPIGrafanaNVIDIA Jetson
Заинтересовал кейс?
Обсудим как мы можем создать подобное решение для вашего бизнеса.