EYE Platform: Промышленное компьютерное зрение и дефектоскопия
О платформе
EYE Platform — промышленная система компьютерного зрения (computer vision) и видеоаналитики на основе глубокого обучения (deep learning) корпоративного уровня. Платформа автоматизирует контроль качества на критически важных участках производства, обеспечивает системы восприятия окружающей обстановки для автономного транспорта и физическую защиту промышленных объектов.
Платформа создавалась, чтобы избавиться от задержек ручного осмотра, снизить влияние субъективной усталости контролёров и закрыть неконтролируемые «слепые зоны» на производстве. Она ведёт непрерывную, круглосуточную инспекцию поверхности на скоростях линии свыше 30 м/с и обнаруживает аномалии размером от 0,5 мм.
Выявляя поверхностные, механические и геометрические дефекты уже на ранних стадиях производства, EYE Platform позволяет производителям уровня Tier-1 (прямым поставщикам автопроизводителей) достигать точности обнаружения до 99,45%, практически полностью исключить брак и претензии со стороны клиентов, а также экономить миллионы на операционных расходах в дальнейшем.
Нейросетевой и технологический стек
Низкоуровневый ускоренный вычислительный движок: высокопроизводительные ядра численных преобразований на оптимизированном Cython (расширение Python, компилируемое в C) с обращением к нативным библиотекам C/C++ — ускорение до 80 раз по сравнению со стандартными Python-пайплайнами (цепочками обработки данных).
Среда выполнения для глубокого обучения: высокопроизводительный инференс (применение обученной модели к новым данным) на базе TensorRT (библиотека NVIDIA для ускорения нейросетей), PyTorch (фреймворк глубокого обучения) и NVIDIA CUDA (платформа параллельных вычислений на GPU), с современными свёрточными архитектурами обнаружения объектов Scaled-YOLOv4 и другими SOTA-решениями (state-of-the-art — передовой уровень технологий).
Асинхронная архитектура обмена сообщениями: неблокирующие брокеры сообщений по схеме pub/sub (издатель–подписчик) — NATS Streaming, Apache Kafka, Redis In-Memory Bus (шина сообщений в оперативной памяти) — обрабатывающие свыше 190 000 сообщений в секунду при одновременном приёме видео с нескольких камер.
Сенсоры и аппаратные модальности: площадные и линейные сканирующие (area scan / line scan) промышленные камеры (серия Basler Ace), многоракурсное тёмнопольное, светлопольное и диффузное освещение, облака точек 3D LiDAR (лазерное сканирование расстояний), инфракрасные тепловизионные стереопары и локальный георадар LGPR для подповерхностного зондирования.
No-Code (без программирования) модуль активного обучения: цеховые инженеры по качеству и металловеды сами размечают новые классы дефектов и запускают переобучение моделей через веб-интерфейс, без привлечения разработчиков.
Целевые отрасли применения
Металлургия и тяжёлое машиностроение: непрерывный контроль поверхности холоднокатаной, горячекатаной, оцинкованной и покрытой стали в рулонах на высокоскоростных линиях продольной резки (АПР) и обработки.
Промышленное оборудование и кабельная продукция: высокоточная автоматическая дефектоскопия стальных канатов, кабелей и конструктивных стержней.
Автономный транспорт и железные дороги: дальнее многоспектральное обнаружение препятствий (200–500+ м) для автономных грузовых локомотивов и тяжёлых грузовиков.
Критическая инфраструктура и промышленные объекты: биометрический контроль доступа (обнаружение лица менее чем за 6 мс, сопоставление — менее чем за 0,005 мс), защита от подделки биометрии (проверка, что перед камерой живой человек, а не фото или видео) и непрерывный контроль соблюдения требований по СИЗ (средствам индивидуальной защиты).
Подробнее
Полное техническое описание архитектуры и примеры внедрения в разделе Мои Проекты.
Матрица развёртывания и лицензирования
Starter (облачный пилот)
Облачное пилотное развёртывание для офлайн- и пакетной обработки видео, анализа исторических данных
Поддержка видеопотока стандартного разрешения
Предобученные базовые модели компьютерного зрения для стандартной классификации дефектов
REST API (интерфейс программного взаимодействия) для отправки пакетных заданий и получения телеметрии
Базовая техническая документация, руководства по развёртыванию и инженерная поддержка по электронной почте
Pro (edge-устройство)
Гибридное развёртывание edge-to-cloud (периферийное устройство + облако) с прямым подключением к фреймграбберам (устройствам захвата видеокадров)
Поддержка камер высокого разрешения и активный мониторинг линии
Модели классификации дефектов, адаптированные под специфику производства, для задач умеренной сложности
Инженерные консультации по выбору оптического оборудования, схем освещения и расположения камер
Контейнеризированная среда выполнения (Docker) на edge-устройстве с автоматической синхронизацией телеметрии и мониторингом состояния
Инженерная поддержка по SLA (соглашение об уровне обслуживания) в рабочие часы
Enterprise (промышленный кластер on-premises)
Выделенный серверный кластер на территории заказчика (on-premises), изолированный от внешних сетей (air-gapped), с полным аппаратным ускорением
Обработка видео в реальном времени со сверхнизкой задержкой (FPS (кадров в секунду) > 10, скорость линии 6–30 м/с), без слепых зон
Одновременная классификация свыше 30 типов дефектов с субмиллиметровой точностью (от 0,5 мм)
Веб-интерфейсы рабочих мест оператора и начальника смены с 2D-картой дефектов рулона в реальном времени
Двунаправленная интеграция со SCADA/PLC (системами диспетчерского управления и программируемыми логическими контроллерами) по протоколам OPC UA, Modbus TCP, Profinet — с автоматическим запуском порезки линии при обнаружении дефекта
No-Code интерфейс активного обучения для переобучения моделей силами заказчика и постоянного повышения точности
Круглосуточная (24/7) корпоративная поддержка по SLA с приоритетным временем реагирования
Infrastructure (готовое решение «под ключ» для завода или города)
Развёртывание «под ключ» на нескольких производственных линиях, транспортных узлах или городских перекрёстках
Объединение данных со всех типов сенсоров (multi-sensor fusion): оптические инспекционные мосты, тепловизионная ИК-съёмка, облака точек LiDAR и георадар LGPR
Индивидуальное проектирование оптических мостов, специализированных осветительных корпусов и оборудования синхронизации
Интеграция с MES/ERP-системами (системами управления производством и планирования ресурсов) всего завода, автоматическое формирование паспортов качества материалов и их маршрутизация
Оркестрация многосайтовых кластеров Kubernetes (системы управления контейнерами), распределённое переключение на резервные узлы (failover) и архивирование инцидентов в холодном хранилище
Ввод в эксплуатацию на месте, сертификация операторов и выделенный технический менеджер по работе с клиентом (TAM — Technical Account Manager)
