Ранее внедрение компьютерного зрения (CV) на промышленных предприятиях считалось сложной и дорогостоящей задачей, успех которой не был гарантирован. В настоящее время промышленность научилась эффективно использовать CV, превращая его из модного тренда в мощный инструмент для оптимизации производственных процессов.
В данной статье мы рассмотрим стратегии эффективного использования компьютерного зрения, позволяющие не только окупить первоначальные инвестиции, но и существенно сократить расходы, повысить качество продукции и увеличить прибыльность производства.
Обсуждаемые темы:
- Области применения алгоритмов компьютерного зрения для анализа;
- Ограничения CV и факторы, влияющие на его эффективность;
- Ситуации, в которых внедрение CV является целесообразным;
- Требования к датасету для обучения моделей CV;
- Подготовка данных для обучения: от сбора исходных данных до их форматирования;
- Процесс обработки изображений с использованием алгоритмов CV;
- Структура и компоненты готового решения на основе CV;
- Необходимая инфраструктура для реализации проекта CV;
- Выбор подходящей камеры для систем компьютерного зрения.
Что можно анализировать с помощью алгоритмов компьютерного зрения
Системы компьютерного зрения (CV) способны контролировать широкий спектр параметров, связанных с оценкой качества сырья, готовой продукции и упаковки.
Параметры компьютерного зрения
Преимущества использования CV в системах контроля:
- Непрерывный контроль: В отличие от традиционных методов, CV обеспечивает круглосуточный контроль без снижения точности. Человеческий фактор исключается, что гарантирует стабильность результатов на протяжении всего производственного процесса.
- Полный охват производства: Рациональное размещение камер позволяет устранить “слепые зоны” и осуществлять мониторинг всего участка производства в комплексе.
- Минимизация зависимости от персонала: CV способствует повышению прозрачности производственных процессов при одновременном сокращении затрат на персонал.
Многофункциональность CV: Помимо контроля качества, алгоритмы CV могут быть успешно использованы для решения различных бизнес-задач.
Собирать данные для статистики
Технология компьютерного зрения позволяет регистрировать и анализировать заданные события, формируя на их основе статистические данные. Это дает возможность принять обоснованное решение, опираясь на объективную информацию.
Например, с помощью компьютерного зрения можно подсчитать количество проезжающих автомобилей на нескольких улицах, что поможет определить наиболее загруженный участок для открытия кафе.
Искать и сравнивать объекты
Системы компьютерного зрения обладают широким спектром возможностей, включая обнаружение простых дефектов, распознавание номеров транспортных средств и вагонов, сравнение геометрических характеристик объектов с эталонными образцами, обработка оцифрованной информации и решение нестандартных задач.
В качестве иллюстрации, в сфере производства электронных компонентов системы компьютерного зрения на основе предварительно обученных моделей могут сканировать печатные платы и определять соответствие размеров и формы каждого элемента установленным стандартам. Кроме того, такие системы способны выявлять наличие коррозии и классифицировать ее по степени поражения.
Какие у CV ограничения
Несмотря на то, что системы компьютерного зрения не испытывают усталости и обладают высокой производительностью, их возможности ограничены физическими характеристиками зрительного восприятия, аналогично человеческому зрению. Если объект неразличим для человека, он также будет недоступен для анализа системой компьютерного зрения.
Ограничения CV
Факторы, ограничивающие работу CV:
Существуют факторы, которые не perceptible визуально: температура, мельчайшие детали, объём объекта при рассмотрении с одной точки зрения. Однако их показатели можно контролировать путём расширения инфраструктуры проекта. Использование дополнительных инструментов, таких как тепловизор, специализированный объектив или микроскоп, а также 3D-камеры, позволит дополнить систему контроля качества необходимыми данными и преодолеть существующие ограничения.
Когда CV выгодно
Экономическая целесообразность внедрения систем компьютерного зрения (CV) на производстве определяется стоимостью допущенных ошибок. Если брак продукции влечет за собой значительные финансовые потери, а применение CV способно минимизировать эти риски, то инвестиции в данную технологию оправданы.
Количество проанализированных дефектов за единицу времени
Кроме того, CV демонстрирует высокую эффективность при необходимости увеличения скорости производства или пропускной способности отдельных его этапов. Автоматизированные системы контроля, основанные на CV, существенно превосходят ручной (человеческий) контроль по параметрам скорости и производительности.
Рассмотрим два иллюстративных примера.
Ситуация А: Успешное применение CV
Производитель кабельной продукции столкнулся с проблемой высокого процента брака из-за недостаточной эффективности ручного контроля качества на высокоскоростной линии производства. IT-специалисты разработали систему CV, использующую камеры для мониторинга кабеля. Система анализирует цвет кабеля и обнаруживает отклонения, указывающие на отсутствие изоляции. Результатом стало снижение брака на 70% по сравнению с ручным контролем.
Ситуация Б: Неэффективность CV в данных условиях
Строительная компания планировала использовать CV для автоматического обнаружения дефектов при установке пластиковых окон. Предполагалось использовать стационарную камеру для съемки всего здания. Однако анализ процесса показал, что обнаружение дефектов (недостаточная герметизация, повреждения профиля и стеклопакета, плохая изоляция откосов) требует детального осмотра с разных ракурсов.
Для эффективного использования CV необходимо было снимать каждое окно отдельно, с высоким качеством, из нескольких ракурсов при хорошем освещении. Стационарная камера не удовлетворяла этим требованиям, а съемка на смартфон давала низкое качество из-за засветов и нечетких зон. В итоге от использования CV в этом проекте отказались, так как подготовка фотографий и видео в нужном качестве занимала больше времени, чем ручной контроль.
Ваша ситуация: проанализируйте с IT-специалистами
Если изложенные выше доводы не дали исчерпывающего понимания ситуации и у Вас persist сомнения относительно целесообразности внедрения решений на основе компьютерного зрения, мы приглашаем Вас к совместному анализу.
В ходе анализа мы проведем детальное изучение Вашего бизнес-процесса с целью выявления участков или этапов, характеризующихся:
- Наибольшим количеством ошибок;
- Наиболее критичными и дорогостоящими ошибками;
- Наибольшей продолжительностью по времени;
- Наибольшими производственными затратами;
- Потенциальными рисками для здоровья и безопасности сотрудников.
Результатом анализа станет формулировка концепции решения, включающей:
- Описание принципов работы системы компьютерного зрения на Вашем производстве;
- Ожидаемые улучшения после внедрения системы (увеличение эффективности, снижение затрат, повышение безопасности);
- Квантифицированные показатели улучшений.
Этапы разработки проекта с компьютерным зрением
Каким должен быть датасет
Для успешного решения задач промышленного предприятия с помощью алгоритмов компьютерного зрения, необходимо создать высококачественный набор данных.
В контексте компьютерного зрения (CV) этот набор данных представляет собой коллекцию фотографий или видео, снятых на производстве.
Критерии качества датасета:
- Релевантность: Датасет должен точно отражать специфику решаемой задачи.
- У correspondance: Снимки должны быть получены с помощью тех же камер, которые будут использоваться в реальных условиях эксплуатации, при аналогичных параметрах освещения и окружения.
- Объективность: Датасет должен быть свободным от субъективного вмешательства человека.
- Цифровое представление: Все изображения должны быть оцифрованы.
- Технические требования: Фотографии или видео должны соответствовать заранее определенным стандартам разрешения и формата, согласованным на этапе анализа.
- Полнота: Датасет должен содержать все объекты, которые необходимо идентифицировать, в различных положениях и с соблюдением реальных пропорций.
- Объем: Рекомендуемый объем датасета составляет 2000-5000 кадров на каждый определяемый объект.
Как подготовить данные
Если данных нет и их нужно собрать
Для успешного сбора данных и выполнения всех требований разработчики должны провести детальное изучение производственного процесса. Данный этап необходим для:
- Оценки условий эксплуатации: определения параметров температуры, влажности и освещения на производстве.
- Планирования размещения камер: выявления «слепых зон» и оптимизации позиционирования камер для максимального охвата.
- Сбора начальных образцов датасета: оценки их качества и пригодности для дальнейшей работы алгоритма.
- Учета всех нюансов производственного процесса: выявления даже самых очевидных, но важных деталей.
Использование теоретических данных о бизнес-процессах и фотографий из открытых источников недостаточно для создания высококачественного алгоритма, который станет незаменимым инструментом на производстве. На практике процессы могут существенно отличаться от их описания на бумаге или стандартных изображений.
Как выглядят фото с настоящего производства
Если данные есть
В случае наличия у заказчика готового набора данных этап сбора информации может быть пропущен. Следующим шагом станет разметка данных – процесс, заключающийся в добавлении тегов и меток к изображениям для их структурирования и обеспечения понимания со стороны компьютерной системы. Разметку осуществляют специалисты по машинному обучению (ML-разработчики), при этом обязательно привлекается эксперт от заказчика, способный дать точную оценку содержимого изображений.
Как может быть организована разметка данных
Процесс разметки состоит из нескольких этапов:
- Формулировка требований: Заказчик письменно описывает объекты, которые компьютер должен будет распознавать, с указанием конкретных характеристик, или самостоятельно размечает 10-15 снимков в качестве примера.
- Предварительная разметка: Аннотаторы – специалисты по разметке данных – выполняют разметку небольшой части данных.
- Экспертная проверка: Эксперт от предприятия проверяет качество выполненной разметки.
- Корректировка и доработка: В случае обнаружения неточностей аннотаторы повторно размечают часть данных с учётом замечаний эксперта.
- Окончательная разметка: После одобрения экспертом разметки аннотаторов, IT-специалисты приступают к разметке оставшейся части набора изображений.
Как происходит обработка изображений
В ходе обработки информации, собранной для дела, применяется технология компьютерного зрения для выявления необходимых данных. Процесс осуществляется следующим образом:
- Получение исходного изображения: Компьютер получает изображение, подлежащее обработке.
- Предварительная обработка: Производится улучшение качества изображения, корректировка размера и удаление шумов.
- Выделение признаков: На этом этапе происходит сегментация объектов, выделение контуров и определение характеристик объектов на изображении.
- Применение алгоритмов машинного обучения: В основе обработки лежат нейронные сети, обученные на обширных массивах размеченных данных. Это позволяет выявить закономерности и паттерны в изображениях.
- Возврат результата: На заключительном этапе компьютер предоставляет результат обработки. Это может быть классификация объекта, статистические данные или уведомление о проблеме для сотрудника.
Как работает распознавание в CV
Как выглядит готовое CV-решение
Эффективность готового CV-решения во многом зависит от качества интерфейса. Правильный интерфейс должен быть:
- интуитивно понятным и легким в использовании
- гибким и настраиваемым – чтобы пользователи могли адаптировать решение под свои потребности
- с возможностью настройки режима отображения.
Интерфейс системы
Какой должна быть инфраструктура проекта
Для эффективного применения технологий компьютерного зрения в решении задач бизнеса требуется комплексный подход, включающий в себя:
- Систему камер: для захвата и регистрации визуальной информации.
- Алгоритмы компьютерного зрения: для обработки и анализа полученных изображений.
- Обученную модель: для распознавания и интерпретации объектов и сцен на изображениях.
- Сетевую инфраструктуру: для обеспечения связи между камерами, серверами и облачными ресурсами.
- Сервер: для обработки данных, хранения моделей и выполнения вычислений.
Из чего состоит система компьютерного зрения
Какая камера подойдёт для компьютерного зрения
Для реализации систем компьютерного зрения необходима соответствующая камера. Выбор подходящего устройства зависит от специфики решаемой задачи.
Рассмотрим ключевые характеристики камер:
- Разрешение: Определяется количеством пикселей по горизонтали и вертикали (например, 1920 × 1080). Чем выше разрешение, тем детальнее изображение. Важно для распознавания мелких или удаленных объектов.
- Скорость кадров (FPS): Количество кадров в секунду. Высокие значения необходимы для контроля быстро движущихся объектов (например, на конвейерных лентах).
- Светочувствительность: Способность камеры улавливать свет и создавать качественные изображения в условиях низкой освещенности. Оценивается параметрами ISO и SNR (отношение уровня сигнала к уровню шума). Чем выше значения, тем четче изображение при слабом освещении.
- Угол обзора: Определяет охватываемую камеру часть сцены, измеряется в градусах. Зависит от фокусного расстояния и размера матрицы. Широкий угол обзора может искажать геометрию объектов (“эффект рыбьего глаза”), что неприемлемо для измерений, но допустимо для обнаружения объектов.
- Минимальное фокусное расстояние: Наименьшее расстояние, на котором объектив может сфокусироваться. Важно для дефектоскопии мелких деталей и объектов.
- Фокусировка: Автоматическая или ручная. Ручная фокусировка применяется при микроскопии, макросъемке или фиксации неподвижных объектов. Для быстро движущихся объектов предпочтительна автофокусировка.
- Корпус и защита: Требования к корпусу зависят от условий эксплуатации. Может потребоваться защита от пыли, влаги и механических повреждений.
Примеры камер
