распознавания

Система

Анализ
данных
Отчеты
Камера
Матричная
промышленная IP-камера, 2D
Линейная камера, 1D
RGBD-камера, 3D
Тепловизионная камера
ЛиДАР
Сканирующие устройства
Внешние ресурсы
Внутренние ресурсы
Отчетность по показателям процесса
Уведомления на устройства внутренней сети
Учет инцидентов
Интеграция в систему АСУТП
Автоматизация процессов с помощью робототехники
Система оповещений
Управление внешними устройствами

Варианты
сканирующих устройств

Описание
Измерение
Применение
Преимущества
Недостатки
1D
Мониторинг непрерывных процессов (сортировка, сканирование)
Высокая скорость — подходит для процессов, требующих быстрого сбора данных
Способна захватывать только одну строку пикселей за раз, не фиксируя глубину изображений
1D-камера, позволяющая сканировать предметы линейно и создавать длинные изображения. Обычно используется для сканирования конвейерных лент
Линейная камера
Недостатки
Может фиксировать только плоские изображения из-за ограниченного восприятия глубины
Описание
Измерение
Применение
2D
Матричная промышленная IP-камера
2D-камера для записи видео и изображений, часто используемая в промышленной автоматизации
Наблюдение, контроль качества, мониторинг процессов
Высокое разрешение и гибкость для промышленного использования, возможность сетевого подключения
Преимущества
Преимущества
Чрезвычайно точное измерение расстояния, работает в различных условиях освещения
Недостатки
Высокая стоимость, высокое энергопотребление и ограниченные возможности в экстремальных погодных условиях
Описание
Измерение
Применение
3D
Автономные транспортные средства, картография местности
Использует лазерное излучение для измерения расстояний, создавая 3D-модели окружающей среды
LiDAR
Недостатки
Ограниченный диапазон и разрешение в обширных пространствах
Описание
Измерение
Применение
3D
RGBD-камера
3D-камера, фиксирующая информацию о цвете (RGB) и глубине (D)
Распознавание объектов, робототехника, отслеживание движения
Фиксирует визуальные данные и данные о глубине, что полезно для оценки формы объекта и её отслеживания в реальном времени
Преимущества
Описание
Измерение
Применение
Преимущества
Недостатки
1D
Оцифровка документов, промышленный контроль
Точная съемка мелких деталей, полезная для создания 3D-моделей объектов
Ограничивается статичными объектами, не подходит для отслеживания в реальном времени
Устройства, используемые для захвата и оцифровки физических объектов или документов
Сканирующие устройства
Описание
Измерение
Применение
Недостатки
2D
Низкое разрешение, невозможно определить мелкие визуальные детали
Ночное зрение, определение источников тепла, бесконтактное измерение температуры
Тепловизионная камера
Улавливает инфракрасное излучение для создания тепловых карт и обнаружения температурных колебаний
Ночное видение, мониторинг температуры, обнаружение пожаров
Преимущества

Программное обеспечение и вычислительные ресурсы

Инструменты анализа данных

Основной язык программирования
Структура для разработки модели
Дополнительные инструменты
Различные библиотеки Python с открытым исходным кодом, используемые для анализа данных и обучения нейронных сетей

Система искусственного интеллекта L-Labs

Системы распознавания применяются для автоматизации процессов визуального контроля. Нейросеть нашей разработки анализирует фото или видеопоток, и делает выводы по заданным критериям.

Алгоритм может помочь в отслеживании перемещений людей и транспорта, проверки качества готовых изделий и документов, контроля производственных процессов и оборудования, распознавания лиц и цифр, а также для многих других задач.

Программа работает дистанционно или на предприятии, есть опыт мониторинга пространства с дронов. Результаты анализа передаются клиентам по api в любом удобном формате, может интегрироваться как часть управляющего ПО.

Уникальная архитектура

Система искусственного интеллекта использует специальную архитектуру нейронной сети со следующими ключевыми характеристиками:

Другие современные инновации в области нейронной архитектуры
Основа
Структура
Продвинутые техники
Специальная нейронная сеть на основе CenterNet с уникальным каркасом
Многослойные конволюционные нейросети, сосредоточенные на углубленном обучении и расширенном анализе характеристик
Включают в себя самые современные методы:
СПП (Сети признаковых пирамид)
Разделяемые преобразования
Деформируемые преобразования
СА-Блок (Сеть сжатия и активации)

Внешние и внутренние вычислительные ресурсы

Место обработки данных

Внешние ресурсы
Анализ данных проводится на сторонних серверах или облачных платформах
Анализ данных проводится в контуре клиента
Внутренние ресурсы

Хранение данных

Внешние ресурсы
Информация хранится в облачных ресурсах или внешних серверах
Данные хранятся на локальных серверах
Внутренние ресурсы

Контроль над данными

Внешние ресурсы
Предоставляется ограниченный контроль: инфраструктурой хранения и обработки данных управляет поставщик
Предоставляется полный контроль над хранением и обработкой данных, включая протоколы безопасности
Внутренние ресурсы

Задержка / Производительность

Внешние ресурсы
Обработка данных на внешних ресурсах может привести к задержкам
Обработка данных в режиме реального времени обеспечивает высокую производительность с минимальными задержками
Внутренние ресурсы

Масштабируемость

Внешние ресурсы
Облачные провайдеры обеспечивают высокую масштабируемость за счет привлечения дополнительных ресурсов
Масштабируемость ограничена возможностями имеющегося оборудования
Внутренние ресурсы

Безопасность

Внешние ресурсы
Данные подконтрольны третьим лицам, обеспечивающим их безопасность
Настраиваемые параметры защиты обеспечивают полный контроль над безопасностью данных
Внутренние ресурсы

Издержки

Внешние ресурсы
Низкие первоначальные затраты с последующими расходами на подписку или дополнительные разовые оплаты
Высокие первоначальные затраты на инфраструктуру при более низких долгосрочных эксплуатационных расходах
Внутренние ресурсы

Конфиденциальность

Внешние ресурсы
Риск возникновения проблем с соблюдением конфиденциальности в зависимости от местонахождения и условий поставщика
Легче соблюдать правила конфиденциальности благодаря локальному размещению данных
Внутренние ресурсы

Надежность

Внешние ресурсы
Системы резервного копирования предоставляются поставщиками облачных хранилищ
Надежность зависит от внутренней инфраструктуры и особенностей IT-менеджмента
Внутренние ресурсы

Необходимость подключения к интернету

Внешние ресурсы
Требуется стабильное подключение к интернету, поскольку перебои в работе напрямую влияют на обработку данных
Подключение к интернету не требуется — работа продолжается независимо от него
Внутренние ресурсы

Кастомизация

Внешние ресурсы
Доступна ограниченная настройка обработки данных, зависящая от конфигураций поставщика
Возможна полная настройка под конкретные потребности и рабочие процессы
Внутренние ресурсы

Отчетность

Система отчетности

Система оповещений
Интеграция в систему АСУТП
Отчетность по показателям процесса
Управление внешними устройствами
Учет инцидентов
Автоматизация процессов с помощью робототехники
Аварийные сигналы и автоматические уведомления через SMS и электронную почту
Обеспечение подачи сигналов для осуществления аварийных остановок или других экстренных действий в критических ситуациях
Статистика в режиме реального времени, удобные информационные панели, бесшовная интеграция в корпоративные базы данных и CRM-системы
Мы разрабатываем такие механизмы автоматизации, как автоматическое удаление посторонних предметов или дефектных продуктов с конвейеров, а также системное разделение потоков
Автоматизированное создание отчетов об инцидентах с использованием готовых шаблонов
Установка и интеграция роботов, управляемых нашей нейросетью, обеспечивающая расширенные возможности автоматизации
Сообщение об успешной отправке!