Уже месяц участники нового набора Проектной лаборатории Фонда «Интеллект» работают над кейсами: молодые исследователи ищут ответы на нетривиальные индустриальные вызовы и тестируют гипотезы в условиях реального производства.
Мы запускаем серию публикаций, в которой подробно расскажем о ключевых разработках участников текущего набора. Открывает этот цикл проект Дианы Есауловой, студентки 4 курса ВМК МГУ: вместе с командой она создаёт систему компьютерного зрения для Горьковского автомобильного завода. Алгоритмы автоматизируют визуальный контроль на линии сборки – выявляют скрытые дефекты кузова и сопоставляют реальную комплектацию с цифровыми 3D-моделями ещё до отправки автомобиля.
В интервью Диана рассказывает, как инженерные задачи переплетаются с оптикой и физикой света и как участие в лаборатории позволяет конвертировать научный бэкграунд в измеримую пользу для отечественного производства.
– Над каким проектом ты работаешь и почему ты выбрала именно его?
– Мы с командой разрабатываем систему контроля качества для Горьковского автомобильного завода. Она должна находить дефекты на кузове и проверять внешнюю комплектацию готового автомобиля. Я выбрала этот проект, потому что хотела применить свой опыт в компьютерном зрении на производстве и увидеть конкретный эффект – сможет ли система ускорить осмотр и помочь сотрудникам замечать больше дефектов. Ещё мне интересно проверить, можно ли использовать инженерные 3D-модели как эталон, чтобы добавлять новые автомобили и варианты деталей без ручной разметки фотографий.
– С какими сложностями вы уже столкнулись в работе или можете столкнуться в перспективе?
– В поиске дефектов многое зависит от того, как мы снимаем кузов. Нам предстоит подобрать камеры, оптику и освещение, чтобы на снимках были видны даже мелкие царапины и вмятины. Здесь много физики. При проверке комплектации важно точно совместить снимки с 3D-моделью. Даже небольшое смещение машины меняет положение деталей в кадре, и система может ошибиться. Ещё предстоит проверить, с каких ракурсов лучше различаются похожие детали.
– Какую проблему вы с командой решаете? Каких результатов позволит достичь ваша разработка?
– После сборки сотрудник контроля качества вручную осматривает кузов и сверяет детали с комплектацией машины. На осмотр есть ограниченное время, поэтому мелкую царапину или похожую деталь от другой комплектации легко пропустить. Если проблему заметят после отправки машины, исправление может обойтись дороже.
Наша система будет анализировать снимки с камер и подсказывать сотруднику, какой участок или деталь стоит перепроверить. Мы рассчитываем, что это ускорит осмотр и поможет выявлять больше проблем ещё на заводе.
– Какая у тебя роль в команде? Связан ли проект с областью твоих научных интересов?
– Я отвечаю за проверку комплектации. Продумываю, как совместить снимки с камер с 3D-моделью, чтобы найти нужную деталь на фото и проверить, тот ли вариант установлен. Это мой второй проект в Проектной лаборатории «Интеллект». В прошлый раз мы разрабатывали систему мониторинга коров по видео, и я на практике увидела, как сильно результат зависит от условий съёмки. Параллельно я исследую надёжность моделей машинного обучения в Институте системного программирования РАН. Участие в Проектной лаборатории для меня – это возможность перенести научные разработки в области искусственного интеллекта в реальные бизнес-процессы и увидеть, какую практическую пользу они могут принести.
