Керн и рудный материал
Первичное визуальное описание керна и определение видимого рудного материала.
Промышленное компьютерное зрение
AURAi превращает фото и видеопотоки в данные для контроля.
Классификация объектов, обнаружение дефектов, измерение геометрических параметров и история визуального контроля для сложных технических объектов.
Горная промышленностьМеталлургияЖелезная дорогаПроизводствоЛогистика
Сценарии
Что система может контролировать.
Состав алгоритмов и требования к съёмке определяются объектом и условиями эксплуатации.
Металлический лом
Контроль категории, качества и посторонних включений.
Готовая продукция
Обнаружение дефектов и контроль геометрических параметров.
Конвейеры и погрузка
Визуальный контроль конвейерных и погрузочно-разгрузочных процессов.
Подвижной состав
Технический осмотр и распознавание элементов вагонов и локомотивов.
Производственные зоны
Контроль объектов, оборудования и персонала в заданных сценариях.
AURAiПромышленное компьютерное зрение
Керн и рудный материал
Описание керна и определение видимого рудного материала.
Металлический лом
Категория, качество и посторонние включения.
Готовая продукция
Дефекты и геометрические параметры.
Конвейеры и погрузка
Контроль процессов и объектов.
Подвижной состав
Технический осмотр вагонов и локомотивов.
Производственные зоны
Контроль оборудования, объектов и персонала.
Контур решения
От изображения до действия специалиста.
Рабочая схема зависит от источников изображений, качества данных и требуемого результата контроля.
Получение данных
Фото, видеопоток или подготовленный набор изображений.
Анализ
Классификация, измерение, поиск объектов или дефектов.
Результат
Структурированная информация и история визуального контроля.
Интеграция
Передача результата в согласованный производственный контур.
Подготовка пилота
Что нужно определить до запуска.
Со стороны предприятия
- объект и операция контроля;
- доступные фото или видеопотоки;
- условия съёмки и ограничения;
- понятный критерий полезного результата.
В рамках обследования
- достаточность и качество данных;
- состав алгоритмов и оборудования;
- форма результата для пользователя;
- интеграция с действующими системами.
Есть задача визуального контроля?
Опишите объект, источник изображений и результат, который должен получать специалист.