НЕОСЕНС | Дзен

1 неделю назад

Запускаем передовой пилотный проект для фабрики ООО «Полинкины сладости»! Производство кондитерских изделий выходит на новый уровень автоматизации. Мы приступаем к реализации масштабного проекта по внедрению системы компьютерного зрения. В рамках утвержденного технического задания наша команда реализует полный цикл работ: 🞄 Аппаратное оснащение: Мы выберем, закупим и настроим производительное серверное оборудование, а также установим специализированные камеры и оптические датчики прямо на предприятии. 🞄 Инфраструктура данных: Будет создана локальная база данных для безопасного хранения датасетов, моделей и сценариев автоматизации. 🞄 Обучение ИИ: Система не берется «из коробки» — мы проведем сбор реальных изображений с линии, сформируем датасеты, напишем программные процедуры и обучим нейросетевые модели специально под уникальные задачи фабрики. 🞄 Автоматизация и аналитика: Внедрим умные сценарии для автоматизации рабочих процессов и разработаем инструменты мониторинга, чтобы контролировать производство в реальном времени. 🞄 Тестирование и запуск: Финальным этапом станет проверка работы ИИ на тестовых линиях с реальными данными предприятия, доработка системы, подготовка подробной документации и полноценный запуск системы. Уникальная фишка проекта! Помимо интеллектуальной видеоаналитики, на предприятии будет создана тестовая конвейерная линия, оснащенная высокоскоростными дельта-роботами манипуляторами. Компьютерное зрение будет выступать в роли «глаз» для роботов: камеры в реальном времени считают координаты хаотично движущихся по ленте сладостей, а манипуляторы обеспечат их мгновенную и безошибочную упаковку.

2 недели назад

❓ Нужен универсальный «мозг» для современного конвейера, который позволяет предприятиям быстро и безопасно внедрять ИИ-зрение и робототехнику, снижая процент брака до нуля и исключая человеческий фактор? ✅ Напишите нам: contact@neosens.ru

2 недели назад

Edge-контроллеры: Как работает «мозг» умных камер (просто о сложном)

Когда мы слышим об «умных камерах», которые находят брак на заводе или узнают человека, нам часто кажется, что вся магия происходит в самом объективе или где-то далеко в интернете. На самом деле, любая система компьютерного зрения состоит из двух главных звеньев: сенсора (камеры), который просто превращает свет в пиксели, и вычислителя (контроллера), который обрабатывает эти данные и принимает конечное решение. В этой статье мы разберем, что такое Edge-контроллеры и почему они совершили революцию в автоматизации...

2 недели назад

Система «НЕОСЕНС» — это комплексная программно-аппаратная платформа для промышленной автоматизации, которая объединяет компьютерное зрение (ИИ) и управление физическими роботами в единый бесшовный контур. Ее главная цель — обеспечить полный цикл автономного производства (концепция «темных фабрик»), где нейросети не просто находят брак, но и мгновенно отдают команды манипуляторам на его устранение без участия человека. Ключевые элементы системы: 🞄 Полный цикл работы с данными (MLOps): Встроенный редактор датасетов для разметки (bounding boxes, полигоны), разделения выборок и обучения моделей прямо внутри платформы; 🞄 No-Code управление (DAG-конструктор). Инженеры на заводе могут визуально, с помощью блоков-нод, собирать логику работы конвейера. Обученная нейросеть соединяется с блоком управления роботом простым перетаскиванием мыши, без написания кода; 🞄 Визуальный контроль (Dashboard): Удобное управление предприятием с ПК, планшета или мобильного устройства благодаря удобным виджетам; 🞄 Двухсерверная архитектура: Дата-сервер (GPU) берет на себя тяжелые задачи по хранению изображений и обучению нейросетей, не тормозя работу цеха; Edge-сервер (Локальный) установлен прямо на производстве. Обеспечивает работу UI-дашбордов и мгновенную маршрутизацию сигналов. 🞄 Сверхбыстрая связь с роботами (RoboOps): Управление дельта-роботами происходит по протоколу WebSocket с ультранизкими задержками. Специальные C++ агенты на оборудовании гарантируют безопасность: если сеть обрывается хотя бы на 100 мс, робот аппаратно уходит в безопасный режим (Safe Stop).

2 недели назад

Как компьютеры научились видеть: просто о нейросетях

Компьютерное зрение сегодня применяется повсюду — от поиска брака на заводах до умных камер в смартфонах. Но как именно машина «понимает», что находится на картинке? Обычная компьютерная программа работает по строгим правилам, которые заранее написал программист. Однако для изображений такие правила написать невозможно. Например, если попытаться описать яблоко как «красное и круглое», программа ошибется, если яблоко окажется зеленым, надкусанным или будет лежать в тени. Нейросеть устроена совершенно иначе: правила для нее не пишутся вручную, а выводятся из примеров...

2 недели назад

Системы компьютерного зрения и робототехника: Переход к автономному производству в 2026 году

В 2026 году системы компьютерного зрения вышли за рамки пассивного наблюдения и контроля. Сегодня они выступают в роли «глаз» для промышленных роботов, замыкая цикл создания полностью автономных производств (концепция «безлюдных фабрик»). Симбиоз машинного зрения и робототехники стал главным стимулом автоматизации, позволяя комплексам не только выявлять проблемы, но и мгновенно физически реагировать на них без участия человека. Рынок промышленной автоматизации демонстрирует качественный сдвиг от...

Покупайте СтеллыИ дарите их за контент