Контроль качества
Автоматическое обнаружение брака на производственной линии с использованием YOLO и EfficientAd.
- Обнаружение дефектов в реальном времени
- Анализ статистики качества
- Интеграция с конвейерными системами
AutoVisions компьютерное зрение для производства
Системы контроля качества и безопасности, которые работают прямо у конвейера: камера, нейросеть и решение за 0,4 секунды, даже без постоянного интернета.
Как это работает
Камера FullHD снимает линию, вычислительный модуль с ИИ-ускорителем разбирает каждый кадр на месте. Модель дообучается под изделия и цеха заказчика, а статистика и оповещения приходят в веб-панель.
Разобрать кадр в демо
Две системы, одна задача: брак остаётся на линии, а люди возвращаются домой без травм.
Продукты
Автоматическое обнаружение брака на производственной линии с использованием YOLO и EfficientAd.
Мониторинг опасных зон и контроль средств индивидуальной защиты сотрудников.
Демо
Переключайте режимы и смотрите, что видит нейросеть на снимках с линии и из цеха.
Оригинальное изображение с конвейера без обработки. Видны детали производства в исходном состоянии.
Нейросеть YOLO обнаруживает дефекты на изображении. Красные рамки показывают области с аномалиями.
YOLO + EfficientAd обеспечивают максимальную точность. Тепловая карта показывает степень аномалии.
Оригинальное изображение производственной зоны без обработки.
YOLO обнаруживает людей в кадре и определяет их местоположение.
Анализ средств индивидуальной защиты: каски, жилеты, респираторы.
Разработка под заказчика
Кроме готовых систем мы проектируем устройства и обучаем ИИ-модели под цели конкретного производства. Всё работает в закрытом контуре.
Разбираем задачу на линии и договариваемся, что считать браком или нарушением. Собираем датасет на продукции заказчика, обучаем модель и проверяем её на отложенной выборке.
Размеры, крепление, охлаждение и вывод разъёмов рассчитываем под конкретный участок, а не подгоняем линию под готовую коробку.
Камера, вычислительный модуль с ИИ-ускорителем и питание в одном корпусе. Устройство ставится рядом с конвейером и работает автономно.
Модель работает прямо на устройстве в цехе. Кадры с линии не уходят за пределы предприятия и не передаются третьим лицам.
Не только дефекты
Та же камера на линии распознаёт коды на упаковке и экранах, а результат попадает в веб-панель вместе с остальными детекциями.
Преимущества
Работает локально и через интернет. Панель управления и статистика доступны из любой точки.
Функционирует без постоянного подключения к сети, что повышает надёжность.
Используется YOLO последней версии для высокой точности и скорости распознавания.
Индивидуальный датасет и обучение модели под конкретные задачи заказчика.
Система распознаёт и удаляет брак с конвейера, направляя его в контейнер.
Контроль соблюдения техники безопасности и предотвращение несчастных случаев.
Технологии
Современные технологии компьютерного зрения и машинного обучения.
Мгновенное распознавание объектов с высокой точностью и скоростью до 30 fps. Последняя версия алгоритма для промышленного применения.
Индивидуальные датасеты, автоматическое обучение и дообучение на месте под задачи клиента. Поддержка активного обучения.
Камеры FullHD, Raspberry Pi с акселератором для ИИ, работа локально и через облако. Поддержка промышленных интерфейсов.
Управление и аналитика через веб-панель, интеграция с ERP/CRM системами. REST API для легкой интеграции в существующие процессы. API планируем в будущем.
Дорожная карта
Наши планы по развитию AutoVisions.
Партнёры
Компании, которые доверяют нам и доверяем мы.
Разработка, производство стальных опор ЛЭП уникальной конструкции.
Смотреть документ о партнёрстве
Один из ключевых игроков на рынке тарного стекла.
В процессе подписания документа
А:СТАРТ Академпарк 2026
Бизнес-ускоритель А:СТАРТ проходил в Новосибирске с 20 марта по 16 апреля 2026 года. По его итогам AutoVisions получил приглашение стать резидентом бизнес-инкубатора Академпарка.
Магазин AutoVisions
Полный каталог оборудования для автоматизации производства: от периферийных камер до серверов аналитики.
Перейти в магазин