Détection, classification et comptage du pain à la sortie du four

Le client est une grande boulangerie qui produit 13 types de pain. L’entreprise compte 200 employés.

Tâche

Effectuer le comptage du pain à la sortie du four, rendre le processus plus économique et plus précis.

Résultat

Le client a commencé à utiliser la vision par ordinateur – l’intelligence artificielle reconnaît différents types de pain et compte leur nombre. La précision des calculs a atteint 99,8 %, la caméra compte 24 heures sur 24, ne nécessite pas de salaire et ne se fatigue pas.

Situation

Le client a contacté CamContador avec une demande d’automatisation du comptage des produits de boulangerie à l’aide d’une caméra vidéo. L’usine produit plusieurs tonnes de pain par jour. Auparavant, les produits étaient comptés manuellement, mais les résultats étaient insatisfaisants.

Le mouvement du pain sur le convoyeur est irrégulier, souvent les produits sont très proches les uns des autres, c’est pourquoi la caméra a été installée aussi verticalement que possible au-dessus de la sortie du four.

Solution

Étape 1. Enregistrement vidéo en production pour entraîner les algorithmes

Le client a enregistré une vidéo d’un convoyeur sur lequel plusieurs types de produits se déplacent.

Étape 2. Étiquetage des données et entraînement du réseau neuronal

Nous avons appris à l’algorithme à reconnaître différents types de pain sur la vidéo. Sur les images figées, chaque type de pain est étiqueté manuellement avec un cadre :

Ensuite, le réseau neuronal est entraîné, après quoi la machine reconnaît et compte automatiquement différents types de pain. Les algorithmes pour un suivi sans erreur du mouvement de chaque unité de produit dans la vidéo sont un développement unique de nos ingénieurs.

Nous avions déjà travaillé avec des boulangeries auparavant, donc une partie du projet a été mise en œuvre par analogie avec les précédents. La demande de ce client était plus complexe : non seulement compter, mais aussi reconnaître quel type de produit est actuellement en ligne de production, enregistrer dans le journal non seulement l’heure et la quantité, mais aussi le type de produit.

Étape 3. Détection du pain en production

Le client a installé l’équipement :

• une caméra IP avec une vue sur le convoyeur,
• un ordinateur avec une carte graphique Nvidia RTX 4070 de 12 Go (Il convient de noter qu’une Nvidia GTX 1660 de 8 Go aurait suffi pour une telle tâche).

Les spécialistes de CamContador ont installé à distance un logiciel de reconnaissance et de comptage sur l’ordinateur du client.

Nous avons étiqueté les données, entraîné un réseau neuronal (modèle) et chargé le modèle sur l’ordinateur du client, après quoi la technologie de vision par ordinateur a commencé à reconnaître et à compter le pain sur le convoyeur de manière autonome.

Après plusieurs jours, il s’est avéré que la machine faisait des erreurs dans certains cas, nous avons donc étiqueté de nouvelles images avec ces cas et réentraîné le réseau neuronal. Après plusieurs itérations, il n’y avait pratiquement plus d’erreurs.

Résultat

Auparavant, l’entreprise avait des employés dédiés à cette tâche. Le coût du fonds de salaires s’élevait à 8000 € par an.

Le coût de l’installation d’un compteur intelligent par ligne s’élevait à 1350 € :

— Services de CamContador : 900 €.

— Achat d’une carte graphique : 450 €.

— Le client possédait déjà une caméra vidéo et un ordinateur, il n’a donc pas eu à les acheter.

Il s’agit d’un investissement unique – à l’avenir, le client n’aura qu’à maintenir la fonctionnalité du matériel.

Précision du comptage : 99,8 %.

Économies sur les trois prochaines années : 24 000 €.