Создание интеллектуальных производственных решений с помощью Ultralytics YOLO11

Абирами Вина

5 минут чтения

9 апреля 2025 г.

Узнайте, как модели ИИ Vision, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют автоматически обнаруживать дефекты, повышают безопасность работников и эффективность производства.

Производство - важнейшая отрасль, обеспечивающая выпуск товаров повседневного спроса - от автомобилей и электроники до бытовой техники и упаковки. Традиционно производственные процессы зависят от ручного труда, что может приводить к замедлению работы, проблемам с качеством и масштабированием. Теперь, благодаря передовым технологиям, фабрики становятся все умнее.

Например, компьютерное зрение, подобласть искусственного интеллекта (ИИ), используется для пересмотра многих производственных операций, позволяя машинам интерпретировать и понимать визуальные данные из физического мира.

В частности, модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, способны решать такие задачи, как обнаружение, отслеживание и классификация объектов в режиме реального времени. Эти возможности помогают в таких приложениях, как выявление бракованной продукции на производственной линии, мониторинг движения запасов и обеспечение безопасности работников путем обнаружения опасного поведения или неисправностей оборудования.

__wf_reserved_inherit
Рис. 1. Ultralytics YOLO11 используется для мониторинга сборочной линии.

В этой статье мы рассмотрим, как YOLO11 можно использовать в различных производственных операциях для повышения безопасности и эффективности. Давайте начнем!

Необходимость компьютерного зрения в производстве

На протяжении многих лет квалифицированные рабочие играли ключевую роль в обеспечении безопасности производства и поддержании качества продукции. Но по мере расширения производства и увеличения объемов выпускаемой продукции все более очевидными становятся ограничения, связанные с использованием исключительно человеческого труда.

Работники могут уставать после долгих часов проверок качества, а это значит, что дефекты могут быть пропущены, и качество может снизиться. Кроме того, ручные проверки производственного оборудования могут отнимать много времени и замедлять работу быстро движущихся производственных линий. Кроме того, заводские цеха могут быть опасными, а при большом количестве постоянно перемещающихся работников трудно убедиться в том, что протоколы безопасности всегда соблюдаются. 

Эти факторы заставляют производителей внедрять более умные и надежные системы, которые помогают работникам, сокращают количество ошибок и обеспечивают бесперебойную и безопасную работу. В частности, компьютерное зрение интегрируется во многие производственные процессы. 

Влияние YOLO11 на производство

Что же представляют собой интеллектуальные производственные решения? Это инновации, которые непрерывно собирают и анализируют данные с ключевых производственных участков, таких как производственный цех. Полученные данные помогают производственным компаниям быстрее принимать обоснованные решения, сокращать время простоя и оперативно реагировать на возникающие проблемы.

Например, модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, можно использовать для мониторинга производственных процессов. YOLO11 - одна из последних моделей в широко распространенной серии моделей YOLO, известной своей впечатляющей скоростью, точностью и эффективностью.

YOLO11 опирается на сильные стороны предыдущих версий, таких как Ultralytics YOLOv5 и Ultralytics YOLOv8, но при этом вносит значительные улучшения. Он разработан как легкое и эффективное решение, версии которого могут работать на всех устройствах - от высокопроизводительных серверов до недорогих периферийных устройств. Самая маленькая версия, YOLO11n, имеет всего 2,6 миллиона параметров, что примерно соответствует размеру JPEG, что делает ее невероятно доступной для разработчиков.

Когда речь идет о производстве, YOLO11 особенно полезен для приложений, работающих в режиме реального времени, где важны быстрые решения. Отличный пример - производство продуктов питания, например, в пекарне. Используя YOLO11, компания может обнаруживать и подсчитывать буханки хлеба по мере их движения по конвейеру. 

Вместо того чтобы считать вручную или полагаться на базовые датчики, модель может точно отслеживать каждую буханку, отмечать недостающие или поврежденные, а также вести подсчет в реальном времени, помогая поддерживать качество и эффективность. Такие интеллектуальные производственные решения с использованием технологии YOLO11 позволяют сократить количество ошибок, повысить согласованность и быстрее реагировать на возникающие проблемы.

__wf_reserved_inherit
Рис. 2. Пример использования YOLO11 для мониторинга производства буханок хлеба.

Реальное применение YOLO11 в производстве

Теперь, когда мы изучили роль компьютерного зрения и YOLO11 в решении производственных задач, давайте подробнее рассмотрим некоторые реальные примеры использования YOLO11 в производстве.

YOLO11 и Vision AI для контроля качества 

Контроль качества - важнейшая часть производства. Без надежных проверок мелкие проблемы могут ускользнуть от внимания, что приведет к дефектам продукции, рискам безопасности и дорогостоящим отзывам.

Именно здесь можно использовать возможности сегментации экземпляров YOLO11 для обнаружения и обводки даже самых мелких дефектов в режиме реального времени. YOLO11 поможет обнаружить такие проблемы, как царапины, трещины или неправильно выровненные детали, до того, как они превратятся в более серьезные проблемы.

Например, в автомобилестроении YOLO11 можно использовать для сегментации дефектов покраски, вмятин на панелях и смещений. YOLO11 также можно обучить сегментировать отдельные части автомобиля для углубленного анализа. 

__wf_reserved_inherit
Рис. 3. Использование YOLO11 для сегментации деталей автомобиля.

Промышленная автоматизация с помощью искусственного интеллекта и YOLO11

Умные фабрики зависят от точной и эффективной автоматизации, которая обеспечивает бесперебойную работу. Роботы и роботизированные руки используются для таких задач, как сортировка, сборка и упаковка, и они должны уметь распознавать и отслеживать объекты в режиме реального времени. Эти системы часто должны работать быстро и надежно, чтобы успевать за быстрыми производственными линиями и при этом не допускать ошибок.

YOLO11 может помочь усовершенствовать эти системы, позволяя роботам более точно обнаруживать, находить и обрабатывать детали. Например, в операциях по подбору и размещению деталей роботизированные манипуляторы могут использовать YOLO11 для обнаружения и отслеживания движущихся элементов на конвейерной ленте и корректировки их движения по мере необходимости. Это гарантирует, что каждая деталь будет взята и размещена правильно, что делает процесс более последовательным и эффективным.

YOLO11 может поддержать безопасность работников

Иногда производственные условия могут быть опасными. В таких ситуациях безопасность работников становится главным приоритетом. Благодаря возможности обнаружения объектов YOLO11 может помочь повысить безопасность на рабочем месте, контролируя соблюдение требований к СИЗ (средствам индивидуальной защиты). Хорошим примером может служить использование YOLO11 для определения того, надеты ли на рабочих защитные приспособления, такие как каски, куртки повышенной видимости и другие необходимые средства.

Кроме того, поддержка оценки позы в YOLO11 может использоваться для анализа положения тела работников и выявления небезопасных методов подъема, которые могут привести к травмам. Она работает за счет обнаружения ключевых точек на теле человека, таких как суставы и конечности, и отслеживания их движения в режиме реального времени. Эти данные могут быть использованы для выявления рискованных поз, что помогает руководителям служб безопасности принять меры до получения травмы.

__wf_reserved_inherit
Рис. 4. Оценка позы с помощью Ultralytics YOLO11.

Повышение эффективности сайта с помощью YOLO11

Эффективное движение транспортных средств - залог бесперебойной работы на промышленных объектах, особенно в таких производственных условиях, как бетонные заводы. На этих заводах смешиваются такие сырьевые материалы, как цемент, песок и вода, чтобы получить бетон. Этот процесс зависит от своевременной координации различных тяжелых транспортных средств, включая бульдозеры, автоцистерны и бетоновозы. 

Задержки, заторы или недопонимание в потоке транспортных средств могут привести к замедлению производства, напрасной трате ресурсов и пропуску сроков доставки. Именно поэтому поддержание видимости и контроля за работой транспортных средств на объекте является важнейшим условием общей эффективности.

Благодаря возможностям обнаружения и отслеживания объектов YOLO11 может оптимизировать этот поток. Анализируя записи с камер в реальном времени, YOLO11 может автоматически обнаруживать, классифицировать и отслеживать различные типы транспортных средств при их въезде, движении и выезде с территории. Благодаря этому операторы заводов по производству дозирующих материалов могут отслеживать время загрузки, выявлять узкие места и улучшать планирование.

__wf_reserved_inherit
Рис. 5. YOLO11 может обнаруживать и отслеживать транспортные средства на бетонных заводах.

Преимущества использования YOLO11 в производстве

Интеграция передовых моделей зрения, таких как YOLO11, в производство дает целый ряд преимуществ. Вот некоторые из наиболее важных:

  • Экономическая эффективность: Эффективность обработки визуальных данных YOLO11 снижает потребность в дополнительных ручных проверках или дорогостоящих системах на основе датчиков, что приводит к снижению эксплуатационных расходов.
  • Гибкость: Она работает на различных устройствах, от высокопроизводительных серверов до периферийных устройств, что позволяет использовать ее как в облачных средах, так и на местах.
  • Масштабируемость: Системы на базе YOLO11 могут работать с растущими объемами производства без необходимости внесения значительных изменений в систему, что позволяет легко масштабировать ее по мере роста производства.

Проблемы, связанные с компьютерным зрением в производстве

Хотя решения на основе компьютерного зрения дают множество преимуществ в производстве, при внедрении таких систем необходимо учитывать некоторые моменты. Вот некоторые из ключевых аспектов, на которые следует обратить внимание:

  • Чувствительность к изменениям окружающей среды: Изменения освещения, условий окружающей среды или факторов окружающей среды (например, пыли или грязи) могут повлиять на производительность и точность систем компьютерного зрения.
  • Проблемы интеграции: Интеграция систем компьютерного зрения в устаревшие производственные процессы или существующее оборудование может быть сложной и требовать специальных знаний.
  • Работа с необычными дефектами: Хотя модели искусственного интеллекта Vision можно настраивать на конкретных наборах данных о дефектах, они могут испытывать трудности с выявлением редких или новых типов дефектов, которые не были включены в обучающие данные.

Основные выводы

Модели компьютерного зрения, такие как YOLO11, меняют производственные отрасли, повышая общий контроль качества и безопасность труда. Их способность обнаруживать и классифицировать объекты с исключительной скоростью и точностью делает их отличным инструментом для повышения эффективности различных производственных задач. 

Благодаря уменьшению зависимости от ручного контроля, снижению эксплуатационных расходов и возможности круглосуточного мониторинга модели компьютерного зрения позволяют масштабировать производство с большей точностью и последовательностью. По мере развития компьютерного зрения модели, подобные YOLO11, будут играть еще более важную роль в обеспечении инноваций, эффективности и безопасности в производственных отраслях.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и репозиторию GitHub, чтобы узнать больше о моделях компьютерного зрения. Изучите страницы наших решений, чтобы узнать о применении компьютерного зрения в самоходном вождении и ИИ в сельском хозяйстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и приступайте к созданию собственной модели компьютерного зрения.

Давайте вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начните свое путешествие в будущее машинного обучения

Начните бесплатно
Ссылка копируется в буфер обмена