Приёмка и отгрузка
Передавайте код продукции в процесс складского учёта при прохождении точки контроля.
MST ScanVision · машинное зрение
Коды в движении.
Данные в системе.
Автоматическое распознавание QR и Data Matrix в видеопотоке. Связываем контроль маркировки с учётом продукции на производстве, складе и в логистике.
Видеопоток → событие учёта
QR и Data MatrixНа производстве и в логистике
Маркировка становится событиемВ кадре — упаковка.
В кадре — упаковка.
В системе — её код.
ScanVision считывает двухмерные коды с изображения, чтобы внутренние системы предприятия могли использовать результат. Настраиваем точку контроля под вашу линию, оборудование и учётный процесс.
Камеры и видеоТекущий источник или новый
QR и Data MatrixИдентификация маркировки
ИнтеграцияПередача распознанных кодов
В вашей сетиЛокальный сервис
Контроль маркировки
Распознавайте код на производственной линии и связывайте его с операциями вашей системы.
Прослеживаемость
Используйте идентификатор, время и точку контроля для дальнейшего учёта движения продукции.
Производство
Сельское хозяйство
Пищевая промышленность
Логистика
Строительство
Фармацевтика
Лёгкая промышленность
Химическая промышленность
Три шага одного событияУвидеть.
Увидеть.
Распознать.
Передать.
Программный сервис связывает источник видео с информационными системами предприятия. Выберите этап, чтобы увидеть его роль.
Начинаем с точки контроля.
Подключаем источник видео и настраиваем область кадра, в которой появляются маркированные объекты.
- USB- и промышленные камеры
- IP-камеры с потоками RTSP или HTTP
- Видеофайлы для настройки и проверки
Для нескольких камер разворачиваем отдельные экземпляры сервиса с собственными настройками.
От изображения — к содержимому кода.
Сервис обрабатывает кадры, подготавливает изображение и выполняет декодирование QR и Data Matrix.
- Выделение области интереса и масштабирование
- Работа с контрастом, перспективой и поворотом
- Параметры обработки под условия съёмки
Производительность и качество проверяем на ваших кодах, видео и оборудовании.
Передаём результат вашим системам.
Результаты распознавания публикуются через Redis Pub/Sub. Система-потребитель использует их в учётных и производственных процессах.
- Отдельный канал для каждой камеры
- Подключение нескольких систем-потребителей
- Код, время и контекст точки контроля
Обработку событий, сохранение и действия учётной системы согласуем при интеграции.
Не только идеальные этикеткиРеальный объект.
Реальный объект.
Реальные условия.
Настраиваем обработку изображения под ваш материал и съёмку. Сложные случаи включаем в программу проверки пилота.
Наклон и перспектива
Коррекция геометрии изображения для кода, который расположен под углом.
Контраст и печать
Подготовка изображения при недостаточном контрасте и нечёткой печати.
Замятия и изгибы
Проверка распознавания на складках, деформированных этикетках и изогнутых поверхностях.
Ваше оборудование
Выбор зоны интереса, масштаба и параметров обработки для конкретной камеры.
Проверяем на ваших образцах. Скорость линии, размер кода в кадре, освещение и состояние маркировки влияют на результат. Качество и производительность фиксируем по итогам испытаний.
Встраивается в процессРаспознанный код.
Распознанный код.
Нужное действие.
Передавайте результат в ERP, WMS, MES, 1С или собственный сервис. Несколько потребителей могут получать события одной точки контроля.
- Redis Pub/Sub для передачи результатов
- Отдельный канал и настройки каждой камеры
- Интеграция с вашими информационными системами
- Служебный журнал и журнал распознанных кодов
Подключение к ERP, WMS, MES и 1С проектируем под ваш процесс. Учётные действия, правила обработки и сохранение событий согласуем при интеграции.
КамераВидеопоток
→
MST ScanVisionРаспознавание
→
Redis Pub/SubРезультат
↓
ERP / 1СУчёт продукции
WMSСкладские операции
MESПроизводство
Что распознаноСодержимое кода
КогдаВремя распознавания
ГдеКамера / точка контроля
Развёртывание на предприятииВаши камеры.
Ваши камеры.
Ваша инфраструктура.
Комплекс работает как локальный сервис. Развёртывание в контейнере упрощает подготовку окружения, а управление службой выполняется средствами Linux.
Linux x86-64Сервер или рабочая станция
DockerКонтейнер с окружением Ubuntu 22.04 LTS
Redis 5.0+Передача событий распознавания
4 ядра CPUБазовые требования
8 ГБ RAMБазовый объём памяти
2 ГБ на дискеМинимум для образа и журналов
Ресурсы уточняем по числу камер, параметрам видео, скорости линии и срокам хранения журналов. Настройки декодирования подбираем по результатам проверки.
Для пилота —
видео вашей линии.
Проверим работу на характерных объектах и сложных примерах. Нужны условия съёмки, примеры кодов и сценарий использования результата.
- Камера, разрешение и условия подключения
- Скорость движения, расстояние и освещение
- Типы кодов и характерные дефекты
- Что должна делать ваша система после чтения
Для решения —
измеримые критерии.
До испытаний согласуем, что считать успешным распознаванием и какая производительность нужна вашему процессу.
- Программа проверки QR и Data Matrix
- Качество на согласованном наборе образцов
- Нагрузка и работа с источником видео
- Тестовая передача результатов в вашу систему
Опыт промышленного распознаванияНе только схема.
Не только схема.
Практика разработки.
Два этапа проекта распознавания QR-кодов на потоковом видео из портфолио МСТ.
Первый этап · разработка
Распознавание в потоковом видео
Создание приложения для автоматического чтения кодов с видеопотока.
Читать кейс
Второй этап · развитие
Сложные условия на линии
Развитие системы обработки изображений и декодирования для производственного сценария.
Читать кейс
Техническая информацияПодробнее о
Подробнее о
MST ScanVision.
Публичные документы с действующей страницы продукта. Условия внедрения и актуальную комплектацию уточним для проекта.
Порядок работыОт вашей линии
От вашей линии
к настроенному сервису.
Состав решения и стоимость зависят от конфигурации и рассчитываются индивидуально.
-
01
Знакомство
Обсуждаем задачу и требования. При необходимости подписываем NDA.
-
02
Подбор решения
Проверяем исходные условия, согласуем пилот и план проекта.
-
03
Согласование
Фиксируем состав работ, условия, сроки и ответственность в договоре.
-
04
Внедрение
Настраиваем сервис и интеграцию, проверяем согласованные сценарии.
Ответы на вопросыОбсудим важное.
Обсудим важное.
До запуска.
С какими источниками видео работает ScanVision?+
С USB- и промышленными камерами, поддерживаемыми в Linux, IP-камерами по RTSP или HTTP, а также с видеофайлами. Совместимость конкретного источника проверяем при подготовке решения.
Можно подключить несколько камер?+
Да. Для каждой точки контроля запускается отдельный экземпляр сервиса со своей конфигурацией и идентификатором камеры. Ресурсы подбираем под суммарную нагрузку.
Работает ли система с повреждённой маркировкой?+
Параметры подготовки изображения помогают при наклоне, нечёткой печати, замятиях и изгибах. Допустимые дефекты и качество распознавания проверяем на ваших образцах.
Как передаются результаты в нашу систему?+
Через Redis Pub/Sub. Потребитель подписывается на канал камеры и получает события. Подключение, правила обработки и хранение в учётной системе согласуем в рамках интеграции.
Нужен ли GPU?+
В базовых требованиях документации GPU не указан. Конфигурацию CPU, памяти и число экземпляров сервиса определяем по источникам видео и результатам тестирования.
Можно установить сервис в нашей локальной сети?+
Да. ScanVision разворачивается на Linux x86-64 в Docker-контейнере, использует Redis для обмена событиями и управляется как системная служба.
Начнём с вашей задачиПосмотрим на
Посмотрим на
вашу маркировку?
Расскажите о линии или точке контроля. Подготовим план проверки распознавания и интеграции с вашей учётной системой.
- Объекты, типы кодов и условия съёмки
- Камеры, скорость линии и количество точек
- Система учёта и ожидаемый результат
Состав решения, сроки и условия согласуем под ваш проект.
Загрузка формы обратной связи…