Комп'ютерний зір
Комп'ютерний зір (Computer Vision) — технологія, що дозволяє машинам аналізувати і розуміти зорову інформацію так само, як це робить людина, але зі значно вищою швидкістю та точністю. Рішення CodeNest на основі комп'ютерного зору автоматизують будь-який виробничий або бізнесовий процес, що потребує аналізу зображень чи відеопотоку: розпізнавання об'єктів, класифікація дефектів, сегментація сцени, розпізнавання облич та документів. Ми розробляємо системи контролю якості на конвеєрі, де камери замінюють десятки контролерів якості і знаходять мікродефекти з точністю понад 99%. Впроваджуємо відеоаналітику для торгових залів, складів та периметрів безпеки з виявленням підозрілої поведінки у реальному часі. Автоматизуємо OCR-обробку документів, рахунків та форм для бухгалтерії і логістики. Наші рішення розгортаються як на хмарних GPU-кластерах для централізованої обробки великих потоків, так і на edge-пристроях (NVIDIA Jetson, промислові ПК) безпосередньо на виробничій лінії з затримкою менше 30 мс без необхідності постійного інтернет-з'єднання. Підтримуємо інтеграцію з SCADA, MES, ERP через OPC-UA, MQTT та REST API.
Що ми розробляємо
- Виробництво
- Роздрібна торгівля
- Медицина
- Безпека та охорона
- Логістика та склади
- Агросектор
- Будівництво
- Автомобільна промисловість
Процес роботи
- 1
Збір та розмітка даних
2–3 тижніАудит наявних зображень, визначення класів та сценаріїв, організація розмітки через CVAT або Label Studio. Мінімальний датасет — від 500 прикладів на клас.
- 2
Тренування та валідація моделі
3–4 тижніFine-tuning обраної архітектури на вашому датасеті, підбір гіперпараметрів, оцінка mAP/F1 на тестовій вибірці, усунення помилок першого та другого роду.
- 3
Розгортання та моніторинг
2–3 тижніЕкспорт у TensorRT або ONNX, інтеграція в існуючу інфраструктуру (RTSP-камери, PLC, ERP), налаштування дашборду метрик і системи алертів при деградації точності.
FAQ
Яка мінімальна кількість зображень потрібна для навчання CV-моделі?
Для базової класифікації достатньо 500–1 000 зображень на клас. Для детекції дефектів — 1 000–3 000 розмічених знімків. Застосовуємо data augmentation та transfer learning, що скорочує потребу в даних у 5–10 разів порівняно з навчанням з нуля.
Чи можна запустити CV-модель без хмари, прямо на заводському обладнанні?
Так. Розгортаємо на edge-пристроях: NVIDIA Jetson, Intel NUC, промислові ПК. Оптимізуємо модель під TensorRT для роботи в реальному часі з камерою 30–60 FPS без доступу до інтернету та без хмарних підписок.
Яка типова точність систем контролю якості на виробництві?
На більшості промислових задач досягаємо precision/recall понад 97%. Фінальна точність залежить від якості датасету, варіативності освітлення та чіткості критеріїв дефекту, яку уточнюємо спільно з технологами клієнта.
Яка затримка відгуку CV-системи і як вона впливає на швидкість конвеєра?
Після оптимізації в TensorRT затримка інференсу — 10–30 мс на кадр на GPU. Для конвеєрів зі швидкістю до 120 одиниць/хв цього достатньо для зупинки лінії до виходу дефектного виробу із зони контролю.
Як CV-система інтегрується з існуючим SCADA або MES?
Інтегруємо через OPC-UA, MQTT або REST API залежно від вашого обладнання. Результати інспекції передаються в SCADA/MES у реальному часі: статус якості, координати дефекту, зображення для архіву. Підтримуємо Siemens, Rockwell, Beckhoff та інші платформи.
Готові впровадити Комп'ютерний зір у вашому бізнесі?
Поговоримо про ваш проєкт. Перша консультація безкоштовна — обговоримо задачі, терміни й бюджет. Підписуємо NDA перед будь-яким обміном деталями.
🔒 NDA підписуємо · Відповідь за 24 год · Безкоштовна консультація