17 июля 2025
Машинное зрение в промышленности
Машинное зрение – это технология, позволяющая компьютерам "видеть", анализировать и интерпретировать изображения и видеопотоки так, как это делает человек, но с большей скоростью, точностью и устойчивостью к утомлению. В промышленности машинное зрение чаще всего используется для контроля качества, навигации роботов, считывания маркировки, а также для обеспечения безопасности и повышения общей эффективности производства.
Ситуация кардинально изменилась в последние годы. Взрывной рост производительности графических процессоров, развитие алгоритмов искусственного интеллекта и нейросетей, а также удешевление аппаратного обеспечения сделали машинное зрение доступным для широкого круга задач и компаний. Особенно важную роль сыграли технологии глубокого обучения, которые позволили системам распознавать объекты и выявлять дефекты с точностью, ранее недостижимой даже для человека. Этот рост подкрепляется и экономическими данными: мировой рынок машинного зрения, оценённый в 20,4 миллиарда долларов США в 2024 году, по прогнозам, вырастет до 23,06 миллиардов в 2025 году и достигнет примерно 69,49 миллиардов к 2034 году, при среднегодовом темпе роста (CAGR) 13,04% в период с 2025 по 2034 годы.
Типовые области применения
Одной из самых распространённых задач, в которых машинное зрение проявляет свою эффективность, является контроль качества продукции на производственной линии. Система камер в реальном времени сканирует каждое изделие, сравнивая его с эталонной моделью или набором заданных параметров. Такой подход позволяет мгновенно выявлять дефекты: от микротрещин и сколов до смещений деталей и неверной маркировки, и устранять брак на месте, без задержек и ручной проверки. Это особенно важно в высокоточных отраслях, где даже незначительное отклонение может привести к серьёзным последствиям.
Например, ЕВРАЗ внедрил нейросетевые модели для оценки качества в двух ключевых процессах. Первая система контролирует содержание ванадиевого шлака при сливе расплавленного металла. Ранее это делали операторы, полагаясь на визуальную оценку с камеры – метод, чувствительный к ошибкам из-за пара и свечения. Обученная нейросеть определяет процент загрязнения по оттенкам и бликам, демонстрируя более высокую точность. Во втором случае ИИ анализирует торцы заготовок после обрезки. Раскалённый металл затрудняет визуальный контроль, а ошибки могут привести к поломкам оборудования. Алгоритм с точностью 99,98 % определяет качество среза, снижая долю брака и давая обратную связь производственным цехам.
Машинное зрение также активно применяется для мониторинга оборудования и предиктивной диагностики. Камеры отслеживают перегрев, утечки, износ компонентов и другие отклонения до того, как они перерастают в серьёзные неисправности.
В НЛМК используется система для контроля эмиссии коксового газа из более чем 500 дверей батарей. Раньше этим занимались операторы, визуально обходя каждую дверь. Теперь камеры автоматически определяют источник утечки и передают сигнал в кабину оператора. Это позволило в пять раз сократить время газования, а также систематизировать данные о состоянии каждой двери: появилась возможность отслеживать частоту повторных утечек и оценивать остаточный ресурс двери. Автоматизированная система подсказывает, какие двери требуют планового ремонта, а какие можно просто отрегулировать или почистить.
Ещё одно перспективное направление – повышение уровня промышленной безопасности. Камеры способны фиксировать соблюдение правил охраны труда, например, ношение персоналом средств индивидуальной защиты (каски, жилеты, защитные очки). Кроме того, системы могут отслеживать нахождение людей в опасных или запрещённых для пребывания зонах и немедленно передавать сигнал тревоги, включая автоматическое отключение оборудования.
Так, на «Северстали» в цехе отделки металла работает система видеонаблюдения, контролирующая агрегаты АПР-9 и АПР-10. Она обрабатывает видео с двух камер в реальном времени и синхронизируется с автоматизированной системой управления технологическим процессом (АСУ ТП), чтобы понимать, когда оборудование находится в рабочем режиме. Если в этот момент система фиксирует нахождение человека в опасной зоне, она мгновенно формирует тревожное сообщение с кадром нарушения и отправляет его ответственным сотрудникам и руководству цеха. Система позволила исключить случаи травматизма с 2022 года, автоматизировать контроль и оперативно реагировать на потенциально опасные ситуации.
Технологическая основа
Машинное зрение опирается на слаженную работу аппаратных и программных компонентов, где каждая часть системы играет критическую роль в достижении высокой точности и стабильности. В аппаратной части ключевыми элементами являются промышленные камеры, датчики и системы освещения. Камеры обеспечивают съёмку с высоким разрешением и часто работают в условиях повышенной вибрации, пыли или перепадов температуры. Специализированные датчики помогают определять глубину, цвет, тепловые характеристики или даже химический состав объекта. Освещение – одна из самых недооценённых, но крайне важных составляющих: правильный угол, интенсивность и спектр света позволяют выявить дефекты, которые при обычном освещении были бы незаметны.
Программное обеспечение связывает воедино данные, полученные с камер и датчиков, и превращает их в осмысленные действия. Здесь работают алгоритмы компьютерного зрения, фильтрации шума, сегментации и распознавания образов. Наиболее продвинутые системы используют нейросетевые модели, обученные на огромных массивах изображений, что позволяет им выявлять дефекты, которые сложно формализовать логикой или стандартными правилами. Гибкость ИИ позволяет подстраиваться под конкретную продукцию, автоматически улучшать точность и адаптироваться к изменениям условий производства.
Для того чтобы машинное зрение не существовало изолированно, оно должно быть интегрировано в общую цифровую экосистему предприятия. Взаимодействие с системами MES (управление производственными процессами), ERP (планирование ресурсов предприятия) и SCADA (системы диспетчерского контроля) позволяет не только фиксировать и анализировать данные, но и немедленно реагировать на них: перенаправлять брак, приостанавливать производство, формировать отчёты и оптимизировать логистику. Такая связка делает машинное зрение частью умного производства, где каждый сигнал используется для повышения эффективности в реальном времени.
Преимущества и результаты внедрения
Внедрение машинного зрения в промышленность обеспечивает высокую точность контроля производственных процессов, что напрямую влияет на эффективность и стабильность выпускаемой продукции. Системы анализируют изображение в реальном времени, выявляя мельчайшие дефекты и отклонения от параметров без задержек и усталости – с точностью, недостижимой для человека. Особенно это важно на высоконагруженных линиях, где даже секундные ошибки могут привести к значительным потерям.
Например, в ЕВРАЗе внедрили систему видеоаналитики в прокатном цехе для контроля длины реза заготовок. Алгоритмы учитывают коэффициент теплового расширения стали и корректируют рез ножниц в реальном времени. За полгода точность резки выросла в 15 раз, что позволило существенно снизить отходы и затраты.
Одно из ключевых преимуществ машинного зрения – устранение человеческого фактора. Усталость, отвлечённость и субъективность оценки приводят к ошибкам в ручном контроле. Автоматизированные системы работают по заданным алгоритмам и обеспечивают стабильное качество вне зависимости от условий.
Так, на ОМК внедрили нейросетевую систему для оценки степени засорённости металлолома при разгрузке. Ранее визуальный контроль степени засорённости металлолома при разгрузке вагонов проводился вручную, что приводило к спорам с поставщиками и неточным оценкам. Теперь качество поступающего сырья фиксируется автоматически, что снизило затраты на переработку и повысило прозрачность поставок.
Машинное зрение также даёт прямой экономический эффект за счёт сокращения брака и оптимизации обслуживания оборудования. Например, компания Северсталь разработала систему на базе архитектуры DETR (Detection Transformer) для анализа состояния конвейерных лент. Изначально использовалась модель Faster R-CNN, но она генерировала слишком много ложных срабатываний, особенно на загрязнения и текстуры, схожие с дефектами. Переход на DETR позволил точнее определять реальные повреждения, снизить количество тревог и предотвратить внеплановые остановки, не теряя полноты распознавания.
Ещё одно важное преимущество – возможность круглосуточной и бесперебойной работы. В отличие от человека, системе не нужен отдых, и она поддерживает стабильную точность 24/7. Это особенно ценно на предприятиях с непрерывным производством.
В металлургической отрасли такая возможность уже доказала свою эффективность – например, на предприятии НЛМК. Здесь машинное зрение позволяет в реальном времени определять фракционный состав руды, поступающей по конвейерам с разных этапов дробления. Ранее анализ проводился вручную раз в два часа, а теперь данные поступают непрерывно. Это позволило оперативно корректировать режим работы дробилок, снизить расход энергии и износ оборудования. В результате – прирост эффективности, доказанный экономией в десятки миллионов рублей в год, и надёжная обратная связь для гибкой настройки технологического процесса.
Ограничения и риски
Несмотря на ощутимые преимущества, внедрение машинного зрения в промышленности сопряжено с рядом ограничений и рисков, которые необходимо учитывать на этапе планирования и эксплуатации систем.
Во-первых, это значительные стартовые затраты. Качественное оборудование, высокопроизводительные вычислительные ресурсы, разработка и обучение моделей, интеграция с производственной инфраструктурой – всё это требует серьёзных инвестиций. Кроме того, возврат этих вложений может занять от нескольких месяцев до нескольких лет в зависимости от сложности производства и масштабов внедрения. Особенно трудно оценить эффект на старте, если предприятие не имеет зрелых цифровых процессов.
Второй фактор – технологические ограничения. Не каждая продукция и не каждый производственный процесс подходят для автоматического визуального контроля. Проблемы могут возникать при работе с прозрачными, бликующими, деформируемыми или неоднородными материалами, а также в условиях нестабильного или сложного освещения. Даже незначительные отклонения от условий, при которых обучалась модель, например изменение угла света или засветка, могут резко снизить точность системы. Это делает критически важным контроль за стабильностью внешней среды – особенно в цехах с открытыми проёмами, паром или пылью.
Наконец, важнейший риск связан с ошибками в работе алгоритма. Несмотря на высокую точность, системы ИИ не застрахованы от ложных срабатываний или пропуска дефектов. Ошибка может привести к выпуску бракованной продукции, остановке линии или даже повреждению оборудования. Кроме того, чрезмерная автоматизация без должного контроля со стороны человека может привести к снижению общей надёжности. Особенно критично это в отраслях с повышенными требованиями к безопасности или точности – например, в авиастроении, фармацевтике или пищевой промышленности.
Машинное зрение: потенциал с поправкой на реальность
Машинное зрение уже заняло прочное место в промышленности как один из ключевых инструментов повышения точности, снижения издержек и перехода к более устойчивому производству. Практика показывает, что даже точечное внедрение таких систем может привести к значимым улучшениям – от уменьшения брака до ускорения принятия решений. С ростом доступности технологий и накоплением практического опыта этот тренд будет только усиливаться.
Однако нельзя игнорировать вызовы, которые сопровождают распространение машинного зрения. Несмотря на впечатляющие кейсы, перед промышленностью остаются нерешённые вопросы: как обеспечить стабильность алгоритмов в нестабильных условиях? где граница допустимого уровня автоматизации без потери контроля? как оценить риски, связанные с ошибками ИИ в критичных зонах?
Особое внимание требуют ситуации, где последствия ошибки особенно чувствительны. До масштабного внедрения важно не только оценить техническую реализуемость, но и проверить надёжность систем в условиях реального производства: с его вибрацией, пылью, паром, переменным освещением и человеческим фактором. Машинное зрение – не волшебная палочка, а технология, эффективность которой зависит от грамотной постановки задач, качества данных и архитектуры всей производственной системы.
Промышленность уже сделала важный шаг навстречу визуальной автоматизации. Следующий шаг – выстроить вокруг неё доверие, основанное не на обещаниях, а на проверенной практике.
Узнать больше об использовании машинного зрения в промышленности вы сможете на наших мероприятиях – с участием технологических экспертов, разработчиков решений и представителей ведущих производственных компаний.
- 10–11 сентября 2025 года – онлайн-конференция «DIGITAL OIL&GAS», посвящённая цифровым технологиям в нефтегазовом секторе. В программе – кейсы применения машинного зрения для мониторинга оборудования, повышения безопасности и оптимизации скважинных операций.
- 15–16 октября 2025 года – конференция-выставка «Innovation Tech Days», где будут представлены передовые решения в области промышленной автоматизации, ИИ и компьютерного зрения. Обсудим практические аспекты внедрения, интеграцию с ИТ-инфраструктурой, экономику проектов и сценарии масштабирования.
Присоединяйтесь, чтобы оценить реальные возможности технологии и задать свои вопросы тем, кто уже внедряет её на практике.