Нейросеть находит дефекты при производстве автомобильных покрышек
Нейросеть смогла снизить затраты на контроль качества более чем на 80%, одновременно повысив скорость обнаружения нескольких сложных дефектов шин. Решение позволяет точно оценить тип, серьезность и местоположение дефекта даже в тех случаях, когда специалист-человек испытывает сложности с обнаружением.
Контроль качества на производстве может быть сложной задачей. Существует ряд проблем, в которых могут помочь готовые решения, однако существует также множество проблем, когда требуются индивидуальные модели.
Использование обученной нейросети позволило решить проблему контроля качества для крупного производителя шин. Создано решение для обнаружения множества дефектов шин : литье, расстояние между шнурами, пузырьки воздуха, внешние частицы, пятна. Контроль проводится на разных стадиях производства с помощью камер высокого разрешения, которые в в режиме реального времени передают данные нейросети, а она принимает решение о дальнейших действиях.
Для охвата всего техпроцесса была разработана архитектура машинного обучения с несколькими нейронными сетями (сверхточные нейросети, сегментация дефектов, обнаружение аномалий, улучшение изображения), оптимизированную для обеспечения качества прогнозирования и минимального времени обработки.