ZeVision: как ZeBrains автоматизирует визуальный контроль на производстве с помощью компьютерного зрения

Визуальный контроль - это рутинная, но критически важная часть многих процессов: проверка качества продукции, учет товаров, соблюдение регламентов безопасности.

Ручная проверка не масштабируется линейно, чем больше объем производства или товарооборота, тем выше нагрузка на персонал и заметнее процент ошибок, такой контроль проводится часто выборочно, поэтому не дает гарантии. Для бизнеса это оборачивается конкретными издержками, браком, штрафами за некомплектные поставки, простоями оборудования. ZeBrains предлагает решать эту проблему используя платформу, созданную для обеспечения комплексной аналитики. В её основе лежит многолетний опыт команды ZeBrains по разработке систем компьютерного зрения в разных сферах: от логистики до крупных производств и перерабатывающих предприятий.

ZeVision — ИИ-платформа, которая состоит из набора фреймворков, которые гибко настраиваются и могут быть дополнены нестандартным функционалом:

• Recognition Engine. Технология распознавания работает в два этапа: сначала модель детектирует объект в кадре, затем классифицирует его — определяет тип, класс,наличие дефектов. Благодаря такой архитектуре один и тот же движок покрывает широкий спектр сценариев, как распознавание объектов, материалов, действий, дефектов, текста и лиц, что делает фреймворк универсальным инструментом для разных отраслей и задач.
• Dataset Framework — модуль, сокращающий подготовку обучающих датасетов до нескольких часов за счет генерации синтетических изображений и автоматической разметки. Это снимает одно из главных ограничений внедрения CV-решений — дефицит размеченных данных на старте проекта.
• Camera & Equipment API — интеграция с уже установленным на объекте оборудованием (RGBD-камеры, мультиспектральные камеры, тепловизоры, радары, lidar) и передача данных в ERP, MES, SCADA и другие корпоративные системы.
• Event & Alert module — перевод результатов распознавания в управляемые действия: настройка правил и критичности событий, уведомления в корпоративные мессенджеры, CRM и service desk, контроль SLA по реакции на инцидент.
• Data Storage — накопление статистики распознавания для аналитических дашбордов: динамика брака, распределение нарушений по линиям и сменам, скорость реакции на события.
• Administration Console — веб-интерфейс для управления проектами, моделями, уведомлениями и мониторингом качества распознавания без обращения к разработчикам.

ZeVision закрывает задачи в трех крупных направлениях: качество (обнаружение дефектов, автоматическая сортировка и отбраковка, контроль геометрических параметров), учет (подсчет объектов, распознавание маркировки и кодов, контроль комплектности сборки, анализ очередей) и безопасность (контроль СИЗ, доступа в помещение, соблюдения регламентов, распознавание нарушающих действий). Среди отраслей — конвейерное производство, промышленность, ритейл, логистика, строительство, медицина и экология.

Платформа уже применяется в ряде проектов:

• Для логистического оператора реализован сервис идентификации грузов с утраченной маркировкой по фотографии — точность распознавания негабаритного груза превысила 87%, габаритного — составила около 70%.
• Для крупного ритейлера внедрена система распознавания этикеток при приемке товаров от поставщиков на базе OCR и VLM: скорость проверки одной позиции сократилась с нескольких минут до секунд, а количество пропущенных ошибок маркировки снизилось многократно.
• Для медицинской лаборатории разработан сервис, определяющий уровень гемолиза крови по фотографии пробирок из сортера, что позволило снизить показатель выбраковки проб на 70%.
• Для ведущего производителя подъемно-транспортного оборудования внедрен контроль комплектности сборки заказов, состоящих из 300 и более деталей, — количество ошибок при сборе снижено на 98%.
• Для оператора контейнерной логистики реализована система отслеживания позиционирования контейнеров на базе компьютерного зрения в режиме реального времени.