Все кейсы Пищевые производства · видеоаналитика

Компьютерное зрение

Видеоаналитика пищевых производств: подсчёт продукции, контроль состояния и измерения по кадрам с камер над линией

Команда YYTECH разработала и внедрила пять систем компьютерного зрения для рыбо-, мясо- и птицепереработки, упаковки овощей и выпуска готовой продукции. Они считают продукцию на линиях, определяют состояние продукции, тары и оборудования и измеряют туши по кадрам.

5: систем компьютерного зрения в эксплуатациисо слов YYTECH, 22.10.2026; число систем, а не показатель эффективности
4: типа задач: классификация, детекция, многообъектный трекинг, ключевые точкипо материалам проектов; перечень, а не показатель эффективности

Вид сверху на два конвейера с контейнерами готовой продукции; красные рамки с номерами треков, зелёные границы линии — Лотки с номерами трека и уверенностью, рабочие зоны, границы конвейера.

Задача

Производству нужно знать, сколько продукции прошло через линию и рабочее место, в каком состоянии продукция и тара, что делает оборудование и какие размеры у сырья. YYTECH сводят это к четырём вопросам: сколько сделано, в каком состоянии продукция и тара, что делает оборудование, какие размеры.

Как устроена система

Каждая система — цепочка от кадра до результата: камера над участком → зоны контроля на кадре → модель классификации, детекции или ключевых точек → трекер и правила учёта → счётчики, состояния и измерения поверх видео. Положение камеры, зоны и классы настраиваются под участок и продукт, общий подход и стек повторяются.

Подсчёт продукции

Каждый лоток получает номер трека и учитывается по перемещению из зоны рабочего на конвейер. Рабочих в кадре система различает по меткам на головных уборах. Подход работает на линиях мясной продукции, упаковки овощей, фасовки мясной продукции и готовой продукции (YOLO, ByteTrack / BoT-SORT, фильтр Калмана).

Вид сверху на конвейер и столы с мясом, два рабочих в шапочках с метками — Лотки на конвейере между двумя столами, рабочие зоны wz 3 и wz 4. Этикетки с брендом размыты.

Два рабочих раскладывают огурцы в лотки над конвейером — Лотки с огурцами на ленте, уверенность детекции. Лицо рабочего размыто.

Состояние продукции и тары

На разделке рыбы система отличает рабочее место с филе (FULL) от пустого (EMPTY) и ведёт статистику по классам (MobileNet). В зонах упаковки определяет состояние тары на каждом месте — BOX, FULL, EMPTY — и ведёт счётчики по зонам (ResNet).

Рабочий разделывает филе лосося на синей доске; красная зона контроля и зелёные счётчики классов — Зона контроля на разделке, состояние FULL, счётчики по классам.

Вид сверху на две зоны упаковки с коробками и круглый стол с упаковками — Зоны wz 9 (BOX) и wz 10 (FULL), счётчики по каждой зоне.

Состояние оборудования

По видео с камеры над упаковочной машиной система различает положения механизма MOVE, LEFT_OPEN и RIGHT_OPEN и одновременно обнаруживает и считает рыбную продукцию в открытой стороне (YOLO).

Упаковочная машина сверху, крышка в центре, метка MOVE — Механизм упаковочной машины перемещается.

Упаковочная машина сверху, левая сторона открыта, упаковки обведены зелёными рамками — Открыта левая сторона, упаковки обнаружены.

Упаковочная машина сверху, правая сторона открыта — Открыта правая сторона.

Измерение туш

На птицеперерабатывающем производстве система находит ключевые точки туши и вычисляет длину туши, голени и бедра, ширину бедра, длину и ширину грудки на каждом кадре (YOLO Pose, NumPy).

Тушка птицы на подвесе с зелёными рамками ног и грудки и панелями значений — Рамки ног и грудки, уверенность по точкам, вычисленные размеры в единицах, настроенных в системе.

Тушка птицы на подвесе с рамками и значениями, кадр 82 — Тот же поток через три кадра — для сравнения значений.

Другие задачи

Классификация, детекция, трекинг и ключевые точки вместе с сегментацией и распознаванием текста применимы и в других процессах и отраслях. Качество: поиск брака, сортировка, сегментация точного контура. Безопасность: средства защиты, люди в опасных зонах, нарушения на участке. Маркировка: этикетки, номера, DataMatrix и штрихкоды. Анализ движений: поза человека по видео, траектории суставов, распознавание операций — на моделях ключевых точек, как в измерении туш.

Итог

Пять систем работают на пищевых производствах: учёт продукции по видео, контроль состояния продукции, тары и оборудования, измерения по ключевым точкам. Разметка поверх видео показывает, что именно увидела и посчитала система. На том же стеке можно решать задачи контроля качества, безопасности, чтения маркировки и анализа движений.

Расскажите про процесс — оценим эффект

Обсудить задачу