Комп'ютерний зір для контролю якості на виробництві: -94% пропуск дефектів

Завдання

Виробник пакованих харчових продуктів перевіряв 12 000 одиниць продукції на годину за допомогою 6 контролерів якості, що працювали позмінно. Рівень пропущених дефектів (некоректне маркування, неправильна упаковка, сторонні включення) становив 0,8–1,2% — що в умовах ритейл-контрактів спричиняло щомісячні штрафи в середньому 180 000 грн. Людська втома у нічні зміни збільшувала відсоток пропусків до 2,1%.

Рішення

Встановили 4 промислові камери (2 MP, 60 FPS) над конвеєром, розробили YOLOv9-модель для детекції 11 класів дефектів на основі 8 500 розмічених зображень. Модель розгорнута на NVIDIA Jetson AGX Orin безпосередньо на лінії (edge inference), затримка прийняття рішення — 16 мс. При виявленні дефекту пневматичний відбраковувач видаляє одиницю з конвеєра автоматично. Дашборд у реальному часі відображає статистику по змінах, типах дефектів і часових патернах для технологів.

Результат

Рівень пропущених дефектів скоротився з 1,1% до 0,065% — на 94%. Штрафи від ритейлерів за перші 4 місяці роботи системи — нуль. Звільнились 4 ставки контролерів якості, які переведені на інші виробничі ділянки. Система окупилась за 7 місяців.

Технології

Схожі кейси