Автоматизация контроля технологических процессов с помощью компьютерного зрения

Система круглосуточного видеомониторинга промышленных объектов для мгновенного обнаружения аномалий и предотвращения сбоев

О Клиенте и задачах

Заказчик — промышленная компания, эксплуатирующая сложные технологические объекты, для которых критично своевременное выявление нештатных ситуаций.

Цель проекта — повысить качество и надежность контроля технологических процессов за счет автоматического анализа видеопотока и минимизировать влияние человеческого фактора.

Ключевая задача заключалась в разработке системы, способной в режиме 24/7 анализировать видеоданные, обнаруживать отклонения от нормального хода процессов и оперативно уведомлять ответственных специалистов.

Требования к будущему продукту

  • /

    Обеспечение непрерывного анализа видеопотока в реальном времени.

  • /

    Автоматическая идентификация аномалий и потенциально опасных ситуаций.

  • /

    Поддержка масштабирования под различные типы объектов и камер.

  • /

    Работа с минимальной задержкой реакции.

  • /

    Функционирование без постоянного участия оператора для контроля процессов.

  • /

    Устойчивость к промышленным условиям эксплуатации.

Процесс достижения результата

[01]Сбор требований и погружение в предметную область
Команда провела выезд на объект, изучила технологические процессы, типовые сценарии нарушений и особенности видеоданных.
[02]Исследование и выбор подходов
Были проанализированы классические алгоритмы компьютерного зрения и нейросетевые подходы для задач обнаружения и сегментации объектов в видеопотоке.
[03]Проектирование архитектуры системы
Разработали прототипы интерфейсов и дизайн веб-приложения с акцентом на удобство аналитики и работы с отчетами.
[04]Разработка и обучение моделей
Реализованы алгоритмы компьютерного зрения и модели машинного обучения, обученные на размеченных данных для выявления нештатных ситуаций.
[05]Тестирование и промышленные испытания
Проведено тестирование системы на реальных видеопотоках и в условиях промышленной эксплуатации.
[06]Внедрение и итеративное улучшение
Система внедрена в производственный контур, после чего цикл анализа и доработок повторялся в рамках Agile-подхода.

Что мы сделали

[01]Автоматизировали контроль технологических процессов с помощью системы компьютерного зрения, анализирующей видеопоток в режиме 24/7.
[02]Реализовали механизм автоматического мониторинга и мгновенного оповещения о нештатных ситуациях.
[03]Существенно сократили время реагирования на сбои за счет отказа от ручного контроля.
[04]Повысили надежность и безопасность процессов за счет снижения влияния человеческого фактора.
[05]Обеспечили прямой экономический эффект за счет сокращения затрат на персонал и предотвращения ущерба оборудованию.

Использованные технологии

PYTHON, C++

[01]
backend

PYTORCH, OPENCV

[02]
computer Vision / ML

В результате

Разработана и внедрена система автоматического обнаружения нарушений в технологических процессах, которая работает в круглосуточном режиме и не требует постоянного контроля со стороны человека.

Решение позволило повысить надежность производственных процессов, сократить время реагирования на инциденты и снизить операционные затраты.

Команда проекта

Менеджмент

[01]
1 человек

Аналитика

[02]
1 человек

Backend - разработка

[03]
1 человек

Frontend - разработка

[04]
1 человек

Тестирование

[05]
1 человек

Разметка данных

[06]
10 человек

ML-специализация

[07]
1 человек
Предсказуемая разработка инновационных решений