В докладе вам расскажут, как разработали систему автоматического измерения габаритов товаров на конвейере со скоростью до 1 м/с и внедрили её в промышленную эксплуатацию.

Вы узнаете, почему в качестве основы решения выбрали ML-модель сегментации и стереокамеру, а также почему отказались от классических методов компьютерного зрения и обработки облаков точек.

Отдельно разберём особенности калибровки камер, 3D-реконструкции и инженерные сложности, возникающие при работе с реальным оборудованием.

Вы узнаете, как собрали датасет из более чем 100 тысяч изображений и построили полуавтоматический пайплайн разметки с использованием Grounding DINO, SAM2 и imagededup. Затем сравним полученные результаты с подходом на основе облака точек и оценим точность, стоимость и производительность решения.

В завершение с вами поделятся планами по масштабированию системы, автоматическому дообучению моделей и развитию методов калибровки.

Доклад будет полезен инженерам и разработчикам, которые создают ML-решения для промышленности и хотят узнать, какие подходы действительно работают в продакшене.