8 800 500 61 30
Услуги и сервисы
Продукты
ЩИТ. Безопасность
Единое окно для управления комплексной системой безопасности предприятия
Мои цели
Автоматизированная система постановки и мониторинга целей сотрудников
Умное зрение (Computer vision)
Автоматизированное распознавание и анализ визуальной информации и объектов
Умный планерщик (APS)
Система для автоматизации сквозного производственного планирования
Умная модель (Digital twin)
Моделирование и симуляции производственно-технологических процессов, систем и объектов
Умное производство (MES)
Программный комплекс для управления производственными процессами
Генеративный AI
Платформа для эффективной работы
Документация и сертификация
Разрабатываем комплекты технической документации по ГОСТ
Мониторинг ИТ-инфраструктуры
Управление производительностью всех компонентов инфраструктуры
Сопровождение и поддержка ПО
Минимизация простоев автоматизированных систем
Команда MES
Автоматизация и оптимизация процессов производства
АСУТП
Автоматизация технологических процессов на промышленных объектах

Система компьютерного и машинного зрения для автоматического выявления дефектов, повреждений и визуальных отклонений на производстве

Распознавание объектов с помощью компьютерного зрения

Какие задачи решает распознавание объектов на производстве

Компьютерное зрение помогает автоматизировать визуальный контроль и получать объективные данные о том, какие объекты находятся на линии, участке, складе или в зоне отгрузки.

Система может не только обнаруживать объект в кадре, но и определять его тип, количество, положение, направление движения и соответствие заданному сценарию.
Распознавание изделий, деталей и заготовок
Определение наличия или отсутствия объекта
Классификация объектов по типу, форме и другим признакам
Подсчет объектов в потоке
Отслеживание перемещения объектов
Контроль положения объекта
Распознавание упаковки, тары и комплектующих
Выявление посторонних объектов
Применение компьютерного зрения для распознавания объектов
Области применения
Области применения
Погрузка и отгрузка
Зоны безопасности
Контроль оборудования и рабочих участков
Производственные линии
Участки сборки
Складские зоны
Бизнес-эффекты
Бизнес-эффекты
* На основании собственных статистических данных, полученных в ходе реализации проектов
Автоматический подсчет и учет объектов
Сохранение данных для отчетности и аналитики
Уведомление сотрудников об отклонениях
Повышение прозрачности производственных процессов
Автоматизация ручного визуального контроля
Снижение влияния человеческого фактора
Распознавание объектов в режиме реального времени
Быстрое выявление отсутствия или неправильного положения объекта
Возможности решения
Возможности решения
Отслеживание перемещения между зонами
Контроль положения и ориентации объектов
Распознавание упаковки, тары и комплектующих
Выявление посторонних объектов
Распознавание изделий, деталей и готовой продукции
Определение наличия или отсутствия объекта
Классификация объектов по типу и форме
Подсчет объектов в кадре или потоке
Лицензия на продукт от 2.5 млн р.
* Итоговая стоимость зависит от количества зон контроля, типов объектов, условий съемки, требований к точности, скорости обработки видеопотока, необходимости подсчета и отслеживания объектов, а также количества интеграций.
Стоимость
Интеграция системы распознавания объектов с производственными системами
Интеграция системы распознавания объектов с производственными системами
Это позволяет связывать распознанные объекты с партиями, заданиями, оборудованием, участками и технологическими этапами, а также использовать данные для учета, отчетности, уведомлений и контроля перемещения объектов.
Система распознавания объектов может работать самостоятельно или как часть цифрового контура предприятия. Результаты анализа можно передавать в производственные, складские, учетные и аналитические системы.
Распознавание объектов для производственных процессов
Распознавание объектов для производственных процессов
Полученные данные можно использовать для учета, аналитики, контроля технологических операций и передачи информации в производственные и складские системы.
Система компьютерного зрения настраивается под конкретные объекты, условия съемки и производственные сценарии предприятия.

Решение может использоваться для контроля наличия, положения, количества и перемещения объектов, а также для автоматической фиксации событий и отклонений на производстве.
Этапы внедрения системы обнаружения дефектов
3. Подготовка сценариев
Определяем классы объектов и правила, по которым система будет фиксировать нормальные состояния и отклонения.
2. Оценка условий съемки
Проверяем камеры, освещение, ракурсы, качество изображения и скорость движения объектов.
1. Анализ задачи распознавания
Определяем объекты, зоны контроля, важные признаки и ожидаемый результат работы системы.
6. Промышленная эксплуатация
Масштабируем решение, добавляем новые объекты, зоны контроля и сценарии распознавания.
5. Интеграция и пилотный запуск
Передаем результаты в системы предприятия и проверяем точность распознавания на реальном участке.
4. Настройка и обучение модели
Обучаем систему на примерах объектов, которые встречаются в реальном производственном процессе.
Интеграция и оповещение
Анализ и распознавание
Сбор и предобработка изображений
Мониторинг и анализ
Данные и интеграции
Симуляции
Моделирование
Предиктивный анализ и обслуживание
Управление качеством
Управление энергопотреблением
Умное производство, Умная модель,
Умный планерщик, Умное зрение
Умное зрение
Умная модель

Основные компоненты решений Красцветмет. ИТ

Кликните соту
Умное производство, Умная модель,
Умный планерщик, Умное зрение
Умное зрение
Умная модель
Кликните на соту
Основные компоненты решений Красцветмет. ИТ

Используемые технологии

Рассчитаем стоимость индивидуально

Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время
Даю согласие на обработку персональных данных и подтверждаю, что ознакомлен с порядком обработки и защиты персональных данных согласно Политике в отношении обработки и защиты персональных данных
Вопросы о распознавании объектов с помощью компьютерного зрения
Что такое распознавание объектов с помощью компьютерного зрения?
Что такое распознавание объектов с помощью компьютерного зрения?
Это автоматический анализ изображений или видеопотока, при котором система находит объекты и определяет их тип, количество, положение, состояние или перемещение.
Где можно использовать распознавание объектов?
Где можно использовать распознавание объектов?
Решение применяется на производственных линиях, складах, участках сборки, в зонах погрузки, отгрузки, безопасности и контроля оборудования.
Можно ли распознавать несколько типов объектов одновременно?
Можно ли распознавать несколько типов объектов одновременно?
Да. Система может определять несколько классов объектов в одном видеопотоке, если качество изображения позволяет стабильно различать их.
Можно ли использовать существующие камеры?
Можно ли использовать существующие камеры?
В некоторых случаях да. Возможность зависит от качества изображения, освещения, расположения камер, скорости движения объектов и требований к точности.
Я, действуя свободно, своей волей и в своем интересе, а также подтверждая свою дееспособность, настоящим даю Обществу с ограниченной ответственностью «Красцветмет. ИТ» (ООО «Красцветмет. ИТ») (далее — Оператор), расположенному по адресу: Российская Федерация, 662 501, Красноярский Край, г. Сосновоборск, проспект Мира д. 15, помещение 140, согласие на обработку следующих моих персональных данных:
— Фамилия, имя, отчество;
— Номер телефона;
— Адрес электронной почты.

1.Я даю согласие на обработку моих персональных данных в целях:
—подготовка, заключение, исполнение и прекращение договоров, включая подбор и предоставление услуг;
—продвижение товаров и услуг, в том числе для использования информационных и рекламных сообщений об услугах путем осуществления прямых контактов с помощью средств связи и/или иным способом.

2.Я даю Согласие на автоматизированную и неавтоматизированную обработку моих персональных данных и совершение
следующих действий с ними: сбор, запись, систематизация, накопление, резервное копирование, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение.

3.Настоящее согласие может быть отозвано мной в любой момент с обязательным, заблаговременным, направлением мной Оператору соответствующего письменного уведомления на почтовый адрес Оператора или в электронном виде по адресу privacy@kit-digital.ru. В случае отзыва Согласия Оператор будет вправе продолжать обработку персональных данных в случаях, предусмотренных применимым законодательством.

4.Мое согласие вступает в силу со дня его подписания и будет действовать до момента достижения цели или в случае утраты необходимости в достижении этой цели, при условии, что иной срок обработки персональных данных не предусмотрен применимым законодательством.

5.Я подтверждаю, что все предоставленные мной данные принадлежат лично мне. В случае указания ложных (неточных, недостоверных) сведений я самостоятельно несу риск негативных последствий, вызванных указанием некорректных сведений.

6.Я подтверждаю, что ознакомлен (а) со своим правом выразить несогласие на обработку любых, указанных выше, моих персональных данных.

7.Я могу обратиться к Оператору по любым вопросам, связанным с обработкой персональных данных, написав на электронный адрес privacy@kit-digital.ru.

8.С порядком отзыва согласия на обработку персональных данных ознакомлен (а).
Согласие на обработку персональных данных