Компьютерное зрение на страже качества: решения Владимира Маркова
Изображение: Motion Loop/shutterstock.com
Компьютерное зрение (Computer Vision) – одна из наиболее активно развивающихся областей искусственного интеллекта в России. Согласно прогнозам аналитического Центра компетенций НТИ, к концу 2023 году рынок компьютерного зрения в нашей стране вырос до 23 млрд рублей по сравнению с 8 млрд рублей в 2019 году, и ещё больший рост прогнозируют на 2024 год. Технологии компьютерного зрения уже широко применяются в промышленности для контроля безопасности, обнаружения дефектов продукции, а также в городском хозяйстве для мониторинга передвижения людей и транспорта в рамках проекта “Безопасный город”.
Одним из ведущих отечественных разработчиков систем компьютерного зрения является Владимир Марков, инженер из Казани. Еще будучи школьником, он получил первый патент в области развития искусственного интеллекта. Сегодня Марков – обладатель четырех патентов и победитель международных олимпиад по робототехнике, а также разработчик ряда систем, которые успешно функционируют на ведущих российских предприятиях. Его инновации помогают отечественным производителям сокращать расходы и увеличивать производительность, обеспечивая при этом высокий уровень качества продукции.
«РобоГан» – движок для «умных» роботов
Ещё в школьные годы Владимир Марков начал работать над созданием интеллектуальных роботов-беспилотников. Одной из первых разработок Владимира Маркова стал движок RoboGan – программное обеспечение для управления автономными робототехническими системами с использованием компьютерного зрения. RoboGan суммировал опыт Маркова и стал одной из его первых значительных инноваций в области программирования.
«RoboGan представляет собой среду разработки для робототехники. Он включает многофункциональное ядро, средства программирования, библиотеки компьютерного зрения и модули для взаимодействия с различными аппаратными компонентами», – объясняет Владимир Марков.
Ключевой особенностью движка является возможность создания систем технического зрения с использованием алгоритмов машинного обучения. Благодаря модульной архитектуре, RoboGan позволяет разработчикам гибко комбинировать визуальные каналы восприятия с механизмами управления и принятия решений. Система способна анализировать видеопотоки в режиме реального времени, распознавать объекты и препятствия, а затем на основе полученных данных выстраивать оптимальную траекторию движения робота.
Используя RoboGan, Марков со своей командой неоднократно одерживал победы в престижных международных робототехнических соревнованиях, в том числе Russian Robot Olympiad и RoboCup Asia-Pacific. Их роботы демонстрировали способность безошибочной навигации в городской среде, распознавания дорожных знаков и других объектов.
В 2018 году движок RoboGan был официально запатентован, а сама разработка привлекла внимание компаний, специализирующихся на робототехнических наборах для образовательных целей. Ведущий российский производитель подобных решений “Попков Роботикс” заинтересовался разработкой и взял RoboGan за основу для создания своих обучающих платформ.
Решения для развития промышленности
Применение своим навыкам и наработкам Владимир Марков решил найти в реальном секторе экономики и устроился в компанию Mirai Vision, которая специализируется на разработке решений по автоматизации и повышению рентабельности производств на основе искусственного интеллекта. Он начал в качестве разработчика программного обеспечения и очень быстро руководство оценило его таланты — Владимира Маркова повысили до проектировщика. Теперь он вместе с командой занялся созданием инновационных систем компьютерного зрения для контроля качества продукции, основанных на применении нейронных сетей. Эти передовые технологические решения быстро нашли практическое применение и доказали свою эффективность на нескольких крупных промышленных предприятиях России, значительно повышая уровень автоматизации и контроля качества производственных процессов.
Первая система предназначена для контроля качества арматуры – стальных стержней, применяемых для армирования бетонных конструкций.
«С помощью высокоточных камер и алгоритмов машинного зрения система способна распознавать даже мельчайшие дефекты, трещины или деформации на поверхности арматурных стержней», – уточняет автор решения.
Разработанное Марковым решение было внедрено на одном из ведущих российских заводов по производству арматуры. Благодаря ему предприятие получило возможность беспрецедентного контроля качества своей продукции и полный доступ к записям о движении арматуры и возможных сбоях в настройке оборудования. Результаты превзошли ожидания: заказчик был доволен эффективностью системы и вскоре разместил повторный заказ на аналогичное решение.
Вторая разработка команды Маркова – система оптического контроля качества бутылок на производстве напитков. Используя схожие принципы работы и разработки в сфере нейросетевого машинного зрения, эта разработка позволяет отсеивать каждую негодную бутылку на конвейере. Уникальное российское программно-аппаратное решение уже успешно функционирует на одном из крупных отечественных заводов по розливу напитков.
Наконец, третья система ориентирована на проверку качества электрических соединителей. В этом случае алгоритмы компьютерного зрения обнаруживают мельчайшие дефекты монтажа или следы производственного брака. Хотя это решение пока не внедрено на производстве, его разработку профинансировал специальный грант, а сама система уже продемонстрировала превосходные показатели в тестовом режиме.
«Наши системы способны выявить свыше 99% дефектов продукции, причем с гораздо большей эффективностью, чем человеческий контроль, – поясняет Владимир Марков. – К тому же роботизированные комплексы исключают "человеческий фактор", работая круглосуточно без перерывов на обед или отпуск».
Все три системы контроля качества используют универсальный программно-аппаратный модуль на базе технологий машинного обучения и компьютерного зрения, что позволяет легко масштабировать их под нужды конкретного производства. Секрет успеха кроется в гибких настройках алгоритмов и возможности быстрого обучения системы распознаванию новых классов дефектов.
Владимир Марков в Mirai Vision сумел превратить смелые идеи в практические решения, которые уже сейчас улучшают промышленное производство. Его инновационные системы контроля качества успешно функционируют на крупных заводах, и показывают, как качественное современное ПО может служить экономике и обществу.
Перспективы развития
Команда Маркова не собирается останавливаться на достигнутом. В ближайших планах – совершенствование и оптимизация всех трех систем контроля качества, включая повышение их производительности, энергоэффективности и автономности.
«Мы планируем интегрировать в решения модули промышленного интернета вещей, чтобы системы сами могли отправлять аналитические отчеты о проблемных партиях продукции и предлагать оптимальные схемы настройки оборудования», — делится разработчик.
Кроме того, Марков видит огромный потенциал в применении технологий компьютерного зрения для других задач на производстве. Например, контроль соблюдения правил безопасности операторами станков, мониторинг целостности конвейерных лент и обнаружение поломок, автоматический подсчет промежуточных деталей и полуфабрикатов.
Для реализации этих планов команда рассчитывает привлечь инвестиции и специализированные отраслевые гранты. Портфолио уже запатентованных и успешно внедренных решений выступает убедительной демонстрацией компетенций и огромного потенциала коллектива молодых разработчиков во главе с Владимиром Марковым.
Опубликовано 04.06.2024