Ne tik demonstracija: realiai veikiančios kompiuterinės regos sistemos

Trumpa apžvalga: 8 realūs kompiuterinės regos projektai 5 srityse – žemės ūkyje, gynyboje, gamyboje, darbo saugoje ir sveikatos priežiūroje. Kiekviename skyriuje pirmiausia aptariama reali veiklos problema ir rezultatai, kuriuos pasiekė gamybinėje aplinkoje veikianti sistema. Jokios teorijos, jokių pardaviminių pažadų.

Kompiuterinė rega jau seniai nebėra tik mokslinių tyrimų ar technologinių demonstracijų sritis. Žemės ūkyje, gynyboje, gamyboje ir sveikatos priežiūroje įmonės jau diegia sistemas, kurios grūdų mėginius analizuoja 75 kartus greičiau nei žmogus, realiuoju laiku iš bepiločių orlaivių aptinka užkastas minas, o automobilių sėdynių patikrą sutrumpina nuo vienos minutės iki 2,2 sekundės vienam gaminiui – išlaikant 99 % tikslumą.

Tačiau žinoti, kad kompiuterinė rega veikia, dar nereiškia suprasti, ko reikia norint ją sėkmingai įdiegti realioje veiklos aplinkoje. Šiame straipsnyje apžvelgiami kompiuterinės regos projektai skirtinguose sektoriuose – ką kiekvienas sprendimas iš tiesų daro, kokią verslo problemą sprendžia ir kokius rezultatus pavyko pasiekti sistemoms pradėjus veikti.

Žemės ūkis: kai rankinė grūdų patikra tampa „butelio kakleliu“

Kiekvieną derliaus sezoną grūdų perdirbėjai susiduria su ta pačia problema: kasdien gaunami šimtai mėginių, o kiekvienam jų rankiniu būdu patikrinti reikia 20-30 minučių. Rezultatai skiriasi priklausomai nuo pamainos ar darbuotojo, formuojasi procesų „butelio kakleliai“, o sprendimai gamyboje vėluoja.

Kompiuterinė rega šią problemą sprendžia tai, kam apmokytam specialistui prireiktų pusvalandžio, atlikdama per kelias sekundes ir kiekvieną kartą vienodai nuosekliai.

The solution: GrainODM – a system built around an industrial camera with controlled LED lighting and convolutional neural networks trained on thousands of labeled grain samples. It classifies kernels, husks, dark grains, and foreign particles automatically, then exports results digitally with a color-coded visual report. No subjectivity. No shift-to-shift variance.

75×

greičiau

UAB „Grainmore“ – avižų mėginių analizė

Vienai didžiausių avižų perdirbimo įmonių Šiaurės Europoje – UAB „Grainmore“ – „GrainODM“ mėginių analizę pagreitino 75 kartus ir kartu pasiekė tokį patį arba didesnį tikslumą nei apmokyti specialistai. Sistema „AI Lithuania“ buvo pripažinta 2025 metų DI inovacija. Tokie rezultatai neatsiranda savaime – jie priklauso nuo to, kaip nuo pat pradžių buvo mokomas modelis.

Gynyba ir bepiločiai orlaiviai: vaizdų apdorojimas kraštiniame įrenginyje, o ne debesijoje

Kompiuterinės regos sprendimai bepiločiuose orlaiviuose susiduria su aiškiu apribojimu: didelės raiškos vaizdo negalima nuolat siųsti iš drono į antžeminį serverį ir laukti atsakymo. Kol duomenys grįžta, dronas jau būna pajudėjęs toliau. Todėl aptikimas realiuoju laiku reikalauja viską apdoroti pačiame drone – kraštiniame įrenginyje, turint ribotus energijos ir skaičiavimo išteklius.

„KrattWorks“ – autonominė dronų kompiuterinė rega

15 mln. € vertės sutartis

Sukūrėme drono viduje veikiančius mašininės regos algoritmus „KrattWorks“ – Estijos autonominių dronų startuoliui. Sistema leidžia tiesiogiai drono procesoriuje realiuoju laiku aptikti žmones, transporto priemones ir gaisro židinius. Vietoje neapdoroto vaizdo perduodami tik veiksmais pritaikomi duomenys – koordinatės, objektų klasifikacija ir laiko žymos. Taip sumažinamas duomenų perdavimo poreikis ir galima greičiau reaguoti ekstremaliose situacijose. Vėliau „KrattWorks“ pasirašė 15 mln. € vertės sutartį su Estijos gynybos investicijų centru.

„Broswarm“ – minų aptikimas

NATO „Innovation Challenge“ – 1 vieta

Minų aptikimas yra viena sudėtingiausių kompiuterinės regos užduočių, nes objektai yra užkasti, pagaminti iš skirtingų medžiagų ir aptinkami įvairaus tipo reljefe. Sukūrėme DI objektų aptikimo algoritmus „Broswarm“ autonominiams dronams, kurie apdoroja sintetinės apertūros radaro duomenis ir aptinka užkastus sprogstamuosius objektus – tiek metalinius, tiek plastikiniu korpusu – keturių tipų reljefe iki 0,5 m gylyje. „Broswarm“ platforma NATO inovacijų iššūkis minų neutralizavimo technologijų kategorijoje laimėjo 1 vietą.

Gamyba: tikroji rankinės kokybės kontrolės kaina

Gamybos broko taisymas gali kainuoti 15–20 % gamybos pajėgumų – ne todėl, kad įranga prasta, o todėl, kad žmogaus atliekama patikra nespėja paskui gamybos linijos tempą. Jei vienas darbuotojas per minutę patikrina vieną gaminį, susidaro „butelio kaklelis“, mažinantis gamybos pralaidumą, o dėl nuovargio dalis defektų vis tiek lieka nepastebėti. Kompiuterinė rega šią spragą užpildo tikrindama kiekvieną gaminį realiu gamybos greičiu ir aptikdama defektus vos jiems atsiradus.

Automobilių sėdynių patikra

99 % tikslumas
2,2 s vienam gaminiui
30× mažesnės sąnaudos

Vienam didžiausių automobilių sėdynių gamintojų pasaulyje įdiegėme DI defektų aptikimo sistemą, kuri kiekvieną sėdynę patikrina per 2,2 sekundės – vietoje anksčiau rankiniu būdu užtrukdavusios 1 minutės. Naudodama giliojo mokymosi modelius, išmokytus su daugiau nei 40 skirtingų sėdynių modelių variantų, sistema 99 % tikslumu aptinka raukšles, paviršiaus netobulumus ir medžiagų anomalijas, patikros laiką sutrumpina 27 kartus ir leidžia pasiekti 30 kartų mažesnes sąnaudas. Daugiau konteksto rasite straipsnyje apie 99 % tikslumo ribą automobilių sėdynių patikroje.

Baldinių plokščių patikra

0,3 mm tikslumas

Baldų gamyboje praleista gręžimo operacija ar netikslus pjūvis iki surinkimo gali atrodyti visiškai taip pat kaip teisingai pagaminta detalė. Sukūrėme paviršiaus kokybės patikros sistemą, kuri realiuoju laiku skenuoja kiekvieną plokštę ir 0,3 mm tikslumu pagal CAD specifikacijas aptinka gręžimo bei frezavimo defektus. Defektai nustatomi vos atsiradę – dar prieš gaminiams pasiekiant pakavimo etapą ir tampant klientų grąžinimais.

Darbo sauga: kodėl rankinė AAP kontrolė nepasiteisina dideliu mastu

Asmeninių apsaugos priemonių naudojimo kontrolė tampa vis sudėtingesnė augant objekto mastui. Maisto gamykloje, kurioje dirba 1 600 darbuotojų, per kelias pamainas reikia tikrinti plaukų ir barzdos tinklelius, veido kaukes bei prijuostes. Energetikos objekte šimtams darbuotojų ir rangovų reikia stebėti šalmų, liemenių ir apsauginių pirštinių naudojimą. Rankinės atrankinės patikros negali patikimai aprėpti visų zonų, o praleidimų pasekmės gali svyruoti nuo reguliavimo sankcijų iki realių saugos incidentų.

„Mantinga“ – maisto gamyba

93 % tikslumas – liemenės ir šalmai
100 % – veido kaukės

Daugiau nei 1 600 darbuotojų turinčiam Baltijos šalių maisto gamintojui įdiegėme DI pagrįstą AAP atpažinimo sistemą „Mantinga“, kuri nepertraukiamai stebi apsaugos priemonių naudojimą gamyklose ir logistikos centruose. Sistema atpažįsta ir maisto gamybai būdingas priemones – plaukų bei barzdos tinklelius, prijuostes – kurių ankstesni kompiuterinės regos sprendimai neatpažindavo. Liemenių ir šalmų atpažinimo tikslumas siekia 93 %, veido kaukių – 100 %.

„Ignitis grupė“ – energetikos objektas

Stebėsena realiuoju laiku 24/7

We implemented visą parą veikiančią AAP stebėseną realiuoju laiku „Ignitis grupės“ Kauno kogeneracinėje jėgainėje. Sistema iš karto praneša apie pažeidimus ir automatiškai rengia atitikties ataskaitas, todėl rankines atrankines šimtų darbuotojų ir rangovų patikras pakeičia nuolatinė ir nuosekli stebėsena.

Sveikatos priežiūra: vaizdų apdorojimas iš valandų sutrumpėja iki sekundžių

Medicininiai vaizdai sukuria milžiniškus duomenų kiekius, tačiau pagrindinė problema išlieka ta pati – specialistui juos vis tiek reikia peržiūrėti ir apdoroti rankiniu būdu. Priešoperacinio planavimo atveju tai reiškia, kad kvalifikuotam inžinieriui vieno 3D modelio atkūrimas iš KT vaizdų užtrunka apie 3 valandas. Tai lėtina operacijos planavimą ir užima specialistų laiką, kurį būtų galima skirti kitoms užduotims.

180×

greičiau

„Ortho Baltic“ – priešoperacinis planavimas pagal KT

Vienam didžiausių ortopedinių implantų gamintojų Europoje sukūrėme DI pagrįstą priešoperacinio planavimo sistemą „Ortho Baltic“, kuri automatizuoja 3D anatominių modelių rekonstrukciją iš KT vaizdų. Vieno atvejo apdorojimo laikas sutrumpėjo nuo 3 valandų iki mažiau nei 60 sekundžių – 180 kartų – išlaikant 99 % tikslumą. Neuroninis tinklas taip pat apdoroja metalo artefaktus, kuriuos anksčiau kvalifikuoti inžinieriai turėdavo šalinti rankiniu būdu.

„Feetsee“ – diabetinės pėdos stebėsena

Diabetinės pėdos komplikacijos paveikia milijonus pacientų visame pasaulyje, tačiau ankstyvas jų aptikimas sudėtingas, jei būklė stebima tik vizitų gydymo įstaigoje metu. Sukūrėme mobilią sveikatos platformą „Feetsee“, kuri leidžia pacientams kasdien stebėti pėdų būklę naudojant terminius ir optinius vaizdus. Sistema sujungia 19 200 terminių matavimo taškų su vizualiniais duomenimis ir realiuoju laiku siunčia perspėjimus sveikatos priežiūros specialistams, kai aptinkami ankstyvi uždegimo požymiai. Tai leidžia imtis veiksmų dar prieš komplikacijoms progresuojant.

Apibendrinimas

Kompiuterinė rega nebėra eksperimentinė technologija – ji jau dabar sprendžia realias veiklos problemas žemės ūkyje, gynyboje, gamyboje, darbo saugoje ir sveikatos priežiūroje. Šiame straipsnyje aptarti projektai rankinius ir nevienodus procesus pakeitė sistemomis, kurios veikia greičiau, aptinka daugiau ir gali patikimai veikti skirtingose pamainose bei lokacijose.

Detalės skiriasi – grūdai, automobilių apmušalai, KT vaizdai ar radaro duomenys – tačiau principas išlieka tas pats. Gilus realios veiklos problemos supratimas ir kompiuterinės regos sprendimo pritaikymas prie to, kaip darbas iš tiesų vyksta, skiria gamybinėje aplinkoje veikiančias sistemas nuo koncepcijos demonstracijų.

Jei svarstote, ką kompiuterinė rega galėtų duoti jūsų sektoriui, aukščiau pateikti pavyzdžiai parodo, kas įmanoma jau šiandien – ne po penkerių metų ir ne laboratorijoje, o realiai veikiančiose gamybinėse aplinkose. Šie projektai įgyvendinti pasitelkiant „Agmis“ kompiuterinės regos konsultacijų paslaugas – nuo poreikio ir apimties nustatymo iki sprendimo diegimo į gamybinę aplinką.