Живой пример компьютерного зрения в промышленности

Проблема

Европейский поставщик промышленных водоочистных сооружений (фильтров) столкнулся с тем, что датчики, установленные в оборудовании, регулярно забиваются грязью и не отражают объективного состояния воды. Той самой грязью, с которой они должны бороться, да.

Кроме того, клиенты производителя фильтров – крупнейшие российские торговые сети – используют эту воду для изготовления внутренней продукции и предъявляют к ее качеству высокие требования. Объективно подтвердить или опровергнуть данные о чистоте воды в конкретный период времени невозможно.

Ежедневный рабочий объем воды (воды, прогоняемой через каждый фильтр) = 100 м3. Расходы на эксплуатацию непредсказуемы и высоки, чистить датчики нужно механически, то есть руками выездного инженера.

В вольной интерпретации это выглядит примерно так:

Розничная сеть:
– Алло! У нас грязная вода в цехе.
Производитель:
– Наш инженер уже выехал.
Инженер:
– Когда я приехал, все было чисто. Вот акты.
Розничная сеть:
– Алло! У нас грязная вода в цехе.

И так по кругу.
Компания-поставщик решила сократить эксплуатационные и репутационные издержки за счет технологий компьютерного зрения.

Решение

Мы не стали заморачиваться, взяли работающее у заказчика оборудование, и прямо у его клиента развернули систему. Итак, на объекте требовалось:

• Определять степень чистоты воды;
• Фиксировать динамику загрязнений за период;
• Прогнозировать выезды инженеров на объекты и планировать загрузку обслуживающего очистные установки персонала.

Так выглядит сам фильтр. Его левая часть – резервуар с водой. Желтые пятна в воде – это подсветка.

А это вариант загрязнения воды. Слева – чистая вода, справа –грязная. Система определила загрязнения и общую степень чистоты воды.

Для удобства заказчика мы создали чат-бот, где в режиме 24/7 можно получить всю необходимую информацию о работе водоочистных сооружений.

Ниже пример вывода статистики загрязнений воды на объекте.

Результат

За первый месяц использования системы контроля качества воды затраты на эксплуатацию и число выездов инженеров на объекты сократилось почти в 3 раза.

Результатом нашей работы стала видеоаналитическая система, которая выдает оповещения о загрязнениях воды, отсылает фотоотчет о качестве работы оборудования на текущий момент и собирает данные о качестве воды за день, неделю и месяц.