Освещение, оптика и камера часто важнее модели. Если кадр плохой, никакая нейросеть не спасёт.
Мы начинаем с подбора схемы освещения и камеры. Линейная подсветка для металла, купольная - для блистящих поверхностей, коаксиальная - для мелких деталей. Поляризационные фильтры убирают блики. Стробоскопический свет «замораживает» движение на высокой скорости конвейера.
Камера с глобальным затвором (Sony Pregius или Pregius S) фиксирует кадр без искажений движения. Разрешение и фокусное расстояние подбираются под размер самого маленького объекта, который нужно детектировать.
Когда кадр готов, модель YOLO11, RT-DETR или EfficientAD классифицирует объект за миллисекунды. Инференс работает на edge-устройстве (Jetson Orin) или локальном сервере с RTX через TensorRT - от 15 до 60 FPS в зависимости от задачи.
Половина проекта - не классификация, а интеграция. Событие должно содержать фото, координату, категорию, уверенность модели и статус оператора. Это событие идёт в PLC, MES или SCADA, где формируется журнал инцидентов и принимаются решения.
Модель деградирует со временем: меняется сырьё, сезонность, износ оптики. Мы настраиваем мониторинг precision/recall по сменам, FP rate на смену и автоматический сбор новых данных для дообучения. Система становится умнее с каждым днём работы.