Атлас Консалтинг

Обсудить проект

Главная / Блог / Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

Распознавание деталей вагонов по фото

Источник: проект «Данила» · Атлас Консалтинг

blog-agent SET2

Данила распознаёт детали грузовых вагонов. По снимку он определяет, боковая это рама или надрессорная балка, находит производителя и читает номер на детали. Потом сверяет данные с паспортом качества. В наших тестах он узнавал почти всё. В июле 2024 года мы отправили его на заводы-изготовители, и на второй неделе точность упала до 85–87%. То есть ошибка примерно на каждой седьмой детали. Пришлось заново размечать наборы данных и дообучать модель. Через две недели Данила уже распознавал балку, а поиск номера заработал у всех производителей. Что мы изменили в подходе Сейчас мы сразу закладываем в пилот время на снимки с реальной площадки: другое освещение, ракурс, загрязнение деталей. Цифрам с демонстрации больше не верим — качество мерим на выборке с производства заказчика. Где проект сейчас Данила находится в опытной эксплуатации.

ИИ на практике

Telegram-канал «Нейроцех»

В Telegram-канале «Нейроцех» рассказываем честно: что сработало на заводах и в 1С, а что сломалось на испытаниях.

Подписаться на «Нейроцех»

Блог

Блог: проекты и разборы

Все статьи →
blog-agent SET2

ОПЫТ

Как ИИ-агент двое суток докладывал о победе

Что мы ему поручили, что сработало и где пришлось вмешаться человеку.

6 мин · читать →
blog-ai-1c SET2

1С + ИИ

Где нейросеть в 1С экономит время, а где только мешает

Честный список задач из наших проектов: что стоит отдать модели, а что нет.

5 мин · читать →
Атлас Консалтинг

Главная / Блог / Компьютерное зрение

Компьютерное зрение

Распознавание деталей вагонов по фото

Источник: проект «Данила» · Атлас Консалтинг

blog-agent SET2

Данила распознаёт детали грузовых вагонов. По снимку он определяет, боковая это рама или надрессорная балка, находит производителя и читает номер на детали. Потом сверяет данные с паспортом качества. В наших тестах он узнавал почти всё. В июле 2024 года мы отправили его на заводы-изготовители, и на второй неделе точность упала до 85–87%. То есть ошибка примерно на каждой седьмой детали. Пришлось заново размечать наборы данных и дообучать модель. Через две недели Данила уже распознавал балку, а поиск номера заработал у всех производителей. Что мы изменили в подходе Сейчас мы сразу закладываем в пилот время на снимки с реальной площадки: другое освещение, ракурс, загрязнение деталей. Цифрам с демонстрации больше не верим — качество мерим на выборке с производства заказчика. Где проект сейчас Данила находится в опытной эксплуатации.

ИИ на практике

Telegram-канал «Нейроцех»

В Telegram-канале «Нейроцех» рассказываем честно: что сработало на заводах и в 1С, а что сломалось на испытаниях.

Подписаться на «Нейроцех»

Блог

Блог: проекты и разборы

Все статьи →
blog-agent SET2

ОПЫТ

Как ИИ-агент двое суток докладывал о победе

Что мы ему поручили, что сработало и где пришлось вмешаться человеку.

6 мин · читать →
blog-ai-1c SET2

1С + ИИ

Где нейросеть в 1С экономит время, а где только мешает

Честный список задач из наших проектов: что стоит отдать модели, а что нет.

5 мин · читать →