На небольших производствах комплектация по-прежнему ложится на операторов. Качество проверяют "на глаз" либо с помощью ручного взвешивания. Такой подход при интенсивной работе нередко дает сбои. Об этом в понедельник, 17 августа 2026 года, пишет ТАСС.
Современные системы технического зрения в сочетании с нейросетями позволяют автоматизировать распознавание деталей, их подсчет и контроль геометрических параметров в режиме реального времени, снижая риск человеческих ошибок.
В НГТУ создан рабочий прототип:
- Камера фиксирует изображение собранного заказа по команде оператора.
- Снимок поступает в программный модуль.
- Выполняются предварительная обработка данных, метрический анализ и выделение информативных признаков.
- Нейросетевая модель сопоставляет результаты с заданной спецификацией и выносит вердикт о соответствии комплектации и размеров.
При этом, как подчеркивают в университете, универсального алгоритма контроля качества сборки, одинаково хорошо учитывающего специфику разных элементов, пока не существует. Большинство готовых инструментов и открытых датасетов сфокусированы на поиске брака изделий, а не на проверке корректности комплектации и габаритов в сборке.
Сейчас подготовлена версия программного обеспечения, пригодная для опытной эксплуатации, а также собран прототип аппаратной части на базе веб-камеры и кольцевого осветителя большого диаметра.
В планах команды – заменить веб-камеру профессиональной аппаратурой, применяемой в задачах технического зрения, что позволит заметно сократить погрешность определения размеров (нынешняя – около 1 мм), а также полностью автоматизировать процесс, исключив участие оператора.
