В компанию SimbirSoft часто поступают запросы:

«Хотим автоматизировать контроль качества»; «Нужно распознавание дефектов на производстве»; «Сделайте умную систему безопасности».

В 90% случаев решение — компьютерное зрение (CV, Computer Vision). В CV есть три базовых метода, и каждый решает свою задачу:

-Классификация — бинарный ответ «да/нет» или определение класса. Идеально для массового скрининга и быстрой отбраковки. Годен/не годен, брак/норма, есть заболевание/нет.

-Детекция — не просто узнать объект, а понять, ГДЕ он находится. Локализовать проблему на снимке, найти человека в кадре, выделить дефект на заготовке.

-Сегментация — максимальная точность. Модель выделяет каждый пиксель изображения. Нужна, когда цена ошибки высока: планирование операций в медицине, контроль сложной геометрии деталей, беспилотное вождение.

Где это работает уже сегодня:

Производство продуктов питания — классификация продукции по сортам и отбраковка некондиции.

Металлургия — детекция дефектов проката и контроль конвейера.

Логистика — распознавание знаков в плохую погоду.

Звучит просто: собрали данные — обучили — внедрили. На практике 80% времени уходит на сбор и разметку качественного датасета.

Поэтому стратегия внедрения CV всегда стартует с аудита: какие данные у вас есть, какие условия съемки вы можете гарантировать и какая цена ошибки.

Если хотите узнать, как использовать CV в ваших задачах, пишите в личку.