Контроль комплектации лотков на фасовке

Пустая секция и недостающий компонент

Выполненная работа

Список ошибокСбор и разметка кадровОбучение моделиКабинетПилот

Стек

НейросетиRTSPTelegramВеб-кабинетМашинное зрение

Ссылки

Камера над линией фасовки смотрит на каждый лоток, нейросеть находит пустую секцию и недостающий компонент и считает брак.

О сценарии

Пример сценария на демонстрационных данных. Реальные цифры определяются на пилоте на вашем объекте.

Линия фасовки готовых блюд: лотки с горячим и гарниром едут к запайке. Сценарий подходит для кулинарии, кейтеринга и заводов готовой еды.

Задача

Фасовщик собирает лоток вручную: мясо, гарнир, соус. В потоке легко пропустить компонент или оставить пустую секцию, а клиент получает неполный заказ. Проверять каждый лоток вручную невозможно. Нужна система, которая:

смотрит на каждый лоток перед запайкой;
находит пустую секцию и отсутствующий компонент;
отмечает брак в кадре и сохраняет стоп-кадр;
ведёт счётчик собранных лотков и брака по смене.

Контроль комплектации лотков на фасовке - изображение 1

Контроль комплектации лотков на фасовке - изображение 2

Видеоаналитика на пищевом производстве: как это работает

Камера над линией снимает лотки, нейросеть определяет секции и находит в них продукт. Если секция пуста или компонента нет, система отмечает лоток красной рамкой и пишет событие в журнал. Это промышленная видеоаналитика на обычной IP-камере, без датчиков на линии.

Видеоаналитика на производстве удобна тем, что модель обучается под ваше меню и ваши лотки: новое блюдо добавляется дообучением на нескольких десятках кадров.

При интеграции с линией сигнал о браке можно использовать, чтобы направить лоток на доукомплектование до запайки.

Как мы это разрабатываем

1
Ставим камеру над линией
Подключаем камеру над фасовкой и подбираем свет, чтобы все секции были видны.
2
Проектируем секции лотка
Моделируем лоток: каждая секция описывается отдельной зоной.
3
Учим находить продукт
Показываем нейросети ваше меню: мясо, гарнир, соус на примерах.
4
Проверяем каждый лоток
Находим пустую секцию или недостающий компонент до запайки.
5
Считаем и фиксируем
Счётчик собранных лотков и брака, журнал со стоп-кадрами и уведомления.

Что получает кулинария: контроль комплектации

счётчик годных и бракованных лотков по смене и часу;
стоп-кадры пустых секций и недостающих компонентов;
график брака по часам и по линиям;
отчёты по сменам и по линиям.

Компьютерное зрение на производстве готовой еды помогает находить неполные лотки до запайки; эффект измеряется на пилоте. Цифры на демо показаны для иллюстрации, реальные определяются на пилоте.

С чего начать внедрение

Нужны: видео с линии, состав лотка и список возможных ошибок. Дальше:

размечаем кадры с лотками;
обучаем модель на вашем меню;
проверяем точность на выборке;
запускаем на живом потоке и считаем долю брака.

Для пищевого производства мы не распознаём лица: система проверяет лоток, а не сотрудника. Это машинное зрение на обычной IP-камере, а разработка машинного зрения под ваше меню начинается с пилота на одной линии.

Как выбрать решение

Решение принимаем после обследования.

Как проверить на вашем объекте

Подключим одну-две камеры вашей линии или объекта, настроим проверку и покажем первые цифры на реальных данных. Это пилот: вы видите, как система работает именно у вас, до того как принимать решение.

Для пилота пришлите видео с линии и состав лотка: оценим точность до внедрения.

Частые вопросы

Работает ли это на пищевом производстве?
Да, система смотрит на лоток по видео и ничего не касается. Требования санитарных служб к камерам согласуйте с технологом и юристом.

Можно ли добавить новое блюдо?
Да, модель дообучается на нескольких десятках кадров.

Распознаёте ли вы лица сотрудников?
Нет, лица не распознаём и биометрию не строим: система проверяет лотки, а не людей.

Над проектом работали