кейс #10
Разработка и сайтыИскусственный интеллект
Компания по производству шпона
Компания занимается производством и сортировкой шпона — тонкого листового материала из натурального дерева, используемого в мебели, отделке и строительстве. Каждая партия шпона проходит визуальный контроль качества: выявляются трещины, прожоги, неровности, пятна, сучки и пр.
С какой проблемой пришли?
До внедрения ИИ:
- Контроль качества выполнялся вручную оператором/инспектором визуально;
- Из-за высокой скорости подачи материала (более 1 м/сек) оператор не успевал объективно оценивать состояние каждого листа;
- Ошибки возникали как в пропуске брака, так и в ложных списаниях годного материала;
- Усталость к концу смены вела к росту ошибок: до 30% брака проходило незамеченным или неправильно классифицировалось;
Последствия:
- возвраты от клиентов;
- проседание по ГОСТу (снижение категории);
- репутационные и финансовые потери.
Цель проекта:
- Автоматизировать контроль качества шпона на линии в реальном времени;
- Уменьшить человеческий фактор;
- Повысить объективность и точность сортировки;
- Снизить объем брака, проходящего на отгрузку.
Что сделали
Решение и результат:
Шаг 1: Развернута система видеонаблюдения с высоким FPS и правильной экспозицией.
Шаг 2: Собран и размечен датасет изображений шпона: более 10 000 фото различных классов дефектов.
Шаг 3: Обучена модель компьютерного зрения (CNN, YOLOv5) на 5 основных типов дефектов:
- трещины,
- обугливание,
- пятна,
- непроклей,
- расслаивание.
Шаг 4: Реализована интеграция с производственной линией:
- если брак → маркер на лист;
- если опасный брак → сигнал на остановку/удаление;
- сохраняется фото и тип дефекта в базе;
Шаг 5: Интерфейс оператора: реальный поток + автоматическая аннотация на экране.
Результаты:
- Точность распознавания брака — 94,3% (на валидации).
- Ложноположительные срабатывания — снижены до <3% после дообучения на собственных данных.
- Скорость обработки — до 10 кадров/сек, позволяет работать на производственной скорости подачи материала.
- Снижение количества необнаруженного брака — более чем на 70%.
- Повышение категории продукции (меньше «некондиции» попадает к клиенту).
- Уменьшение нагрузки на человека — оператор теперь выполняет функцию подтверждения спорных случаев.
Где ещё применимо
- Фанера, ДСП, МДФ, ЛДСП — контроль поверхности на линии (царапины, пузыри, отбои);
- Производство стекла — трещины, инородные включения;
- Металлообработка — автоматическая дефектоскопия листового проката;
- Керамика, плитка — сколы, трещины, отслоения;
- Текстиль, кожа — визуальные дефекты полотна;
- Продукты питания (овощи, фрукты) — сортировка по качеству;
- Любой визуальный контроль, где скорость и точность критичны.
