На небольших предприятиях сборка заказов, как правило, производится оператором. В этом случае контроль качества сборки выполняется визуально или с помощью ручного взвешивания. При больших объемах отгрузки визуальный контроль вызывает быстрое утомление оператора, что может приводить к недостачам или излишкам деталей внутри заказа. Современные методы технического зрения и нейросетевые технологии позволяют решить эту проблему, обеспечив распознавание, автоматический подсчет, контроль геометрических размеров в реальном времени.
«Функционирование разработанной системы компьютерного зрения заключается в захвате изображения собранного заказа веб-камерой, его обработке нейросетевой моделью и формировании решения о соответствии заданной спецификации. По нажатии клавиши производится съемка рабочей поверхности камерой, затем полученное изображение подается на вход системы, где вначале оно подвергается предварительной обработке, затем производится метрический анализ и выделяются признаки объекта», — рассказали в НГТУ.
Как отметили в пресс-службе, несмотря на широкую популярность нейросетевых методов распознавания объектов, универсального алгоритма контроля качества сборки заказа, учитывающего специфику элементов, не существует. Большинство готовых решений и открытых наборов данных для распознавания направлены на обнаружение брака изделий.
На данный момент разработана версия программного обеспечения, пригодная для опытной эксплуатации, а также прототип всей системы на основе веб-камеры и кольцевой лампы с большим диаметром. В будущем планируется заменить веб-камеру на более профессиональное оборудование, используемое в задачах технического зрения, что поможет значительно снизить погрешность при определении размера изделий (сейчас она составляет порядка 1 мм). Также планируется полностью автоматизировать программу, исключив участие оператора.