Мы создаем решения компьютерного зрения, которые работают в режиме реального времени (real-time) и легко интегрируются с различными системами управления роботами на базе ROS и другими роботизированными платформами. Наша технология расширяет возможности роботов за счёт распознавания объектов, анализа окружающей среды и адаптивного обучения, обеспечивая постоянное улучшение и участие человека в процессе, когда возможностей ИИ недостаточно.

Мы охватываем весь жизненный цикл — от разработки моделей компьютерного зрения до их интеграции, оптимизации и постоянного дообучения для повышения эффективности в реальных условиях.

Для кого это?

Наши решения в области компьютерного зрения разработаны для компаний, которые стремятся автоматизировать и оптимизировать восприятие роботами окружающей среды:

✔ Промышленная автоматизация — конвейерные линии, обнаружение дефектов, контроль качества.
✔ Стартапы в сфере робототехники — создание MVP и прототипов на базе ROS.
✔ Логистика и складские операции — инспекция грузов, роботизированная сортировка и навигация.

Что мы предлагаем

Обнаружение, классификация и распознавание объектов в реальном времени.

Обнаружение объектов с помощью ИИ на основе YOLO (v5/v7/x) и кастомных моделей глубокого обучения

Мы используем такие модели, как YOLOv8–YOLOv11, для точного определения типа объектов, их положения и размеров. Наши модели эффективно работают при слабом освещении, частичном перекрытии объектов и на сложных фонах.
Классификация в реальном времени с возможностью передачи управления оператору при неточном распознавании ИИ

В случае неуверенности в точности распознавания объекта система перенаправляет задачу оператору, который проверяет результат и принимает финальное решение.
Низкая задержка инференса, оптимизированная для Jetson Orin Nano, NVIDIA Xavier и Intel Movidius

Сегментация и анализ окружающей среды

Точное сегментирование для анализа формы, захвата роботами и оценки объёма

Выделение контуров объектов для анализа формы, объема или определения границ.
3D-реконструкция с использованием маркеров ArUco, датчиков глубины и слияния данных LiDAR

→ Построение облаков точек для последующего анализа (с применением маркеров ArUco и технологий глубинного зрения).
→ Интеграция компьютерного зрения с данными LiDAR для задач SLAM и локализации.
Кейсы

→ Обнаружение поверхностных дефектов с возможностью обратной связи в реальном времени.
→ Измерение размеров объектов с постоянным улучшением ИИ.
→ Восприятие окружающей среды для навигации и захвата объектов роботами.

Интеграция моделей компьютерного зрения с ROS

Разработка ROS-узлов для CV

→ Обработка 2D- и RGBD-видеопотоков с камер ZED2i и других промышленных устройств.
→ Передача данных компьютерного зрения другим компонентам системы.
→ Синхронизация ROS-сообщений (sensor_msgs, vision_msgs).
→ Инференс в реальном времени с возможностью передачи управления оператору для повышения точности распознавания.
Бесшовная интеграция с ROS 1 и ROS 2

→ Поддержка как устаревших, так и современных архитектур.
→ Совместимость с OpenCV и PCL.
Кейсы

→ Настройка пайплайна для детекции и сортировки объектов в реальном времени на производственных линиях
→ Интеграция CV для управления движением мобильных роботов

Оптимизация моделей

Адаптация моделей для встраиваемых устройств

→ Обеспечение высокопроизводительного инференса CV на устройствах с ограниченными ресурсами для повышения скорости и эффективности ИИ.
→ Адаптация моделей для Jetson Orin Nano, NVIDIA Xavier и Intel Movidius с использованием TensorRT и ONNX.
→ Квантование с помощью TensorRT и ONNX и прунинг для снижения задержек.
Уменьшение задержек

Реализуем пайплайны с минимальными задержками для задач реального времени, включая использование GPU-ускорений
Кейсы

→ Сокращение времени обработки кадра до 25 мс на Jetson Xavier для робота-манипулятора
→ Оптимизация ROS-системы для бесперебойной работы при потоке 30 fps

Адаптивное обучение и обработка с участием человека

В отличие от статических моделей ИИ, наши CV-решения постоянно обучаются и совершенствуются благодаря автоматизированному циклу обратной связи:

→ Автоматическое распознавание с помощью ИИ.
→ Вмешательство оператора при низкой уверенности ИИ в точности распознавания.
→ Сохранение исправленных оператором данных для последующего дообучения моделей.
→ Непрерывное улучшение моделей за счёт регулярного переобучения.

Почему выбирают нас

Адаптивность и непрерывное совершенствование

Наш пайплайн переобучения с участием человека обеспечивает постоянное улучшение моделей ИИ, снижая количество ошибок и повышая точность.

ОПТИМИЗАЦИЯ ДЛЯ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ, EDGE AI И ROS

Мы создаём лёгкие, но мощные модели, которые эффективно работают на встраиваемом оборудовании, обеспечивая высокую производительность в реальном времени.

БЕСШОВНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ С ROS И ЭКСПЕРТИЗА В ОБЛАСТИ CV

Наши инженеры специализируются на робототехнике с использованием ROS, разрабатывая кастомные узлы, синхронизацию сообщений в реальном времени и объединение данных (data fusion).

Человеческий контроль над критическими задачами

Когда ИИ сталкивается с неопределённостью, вмешательство оператора обеспечивает безопасность и надёжность, улучшая качество распознавания с каждым взаимодействием.

наши кейсы

как мы работаем

Анализ задачи

Изучаем ваши требования и определяем ключевые параметры системы

Разработка

Создаем ROS-узлы и модели CV, адаптированные под вашу задачу

Тестирование

Проводим симуляцию в Gazebo и тесты на реальном оборудовании

Внедрение и сопровождени

Разворачиваем решение у клиента, обучаем персонал, проводим мониторинг и дообучение моделей

блог о технологиях

Готовы дать вашим роботам зрение?

Свяжитесь с нами, чтобы обсудить вашу задачу и получить решение, которое интегрируется с ROS и работает в реальных условиях!

Нажимая на кнопку "Отправить", вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Компьютерное зрение и искусственный интеллект для промышленных роботов

Расширьте возможности ваших роботов с помощью компьютерного зрения и AI

Для кого это?

Что мы предлагаем

Обнаружение, классификация и распознавание объектов в реальном времени.

Обнаружение объектов с помощью ИИ на основе YOLO (v5/v7/x) и кастомных моделей глубокого обучения

Классификация в реальном времени с возможностью передачи управления оператору при неточном распознавании ИИ

Низкая задержка инференса, оптимизированная для Jetson Orin Nano, NVIDIA Xavier и Intel Movidius

Сегментация и анализ окружающей среды

Точное сегментирование для анализа формы, захвата роботами и оценки объёма

3D-реконструкция с использованием маркеров ArUco, датчиков глубины и слияния данных LiDAR

Кейсы

Интеграция моделей компьютерного зрения с ROS

Разработка ROS-узлов для CV

Бесшовная интеграция с ROS 1 и ROS 2

Кейсы

Оптимизация моделей

Адаптация моделей для встраиваемых устройств

Уменьшение задержек

Кейсы

Адаптивное обучение и обработка с участием человека

Почему выбирают нас

наши кейсы

как мы работаем

блог о технологиях

Готовы дать вашим роботам зрение?