Een camera die keurt, telt en leest wat nu iemand op het oog doet

Aan het eind van de lijn staat iemand die elk product bekijkt voordat het de doos in gaat. In het magazijn telt een collega de pallets na, omdat de voorraad in het systeem nooit helemaal klopt. Bij de poort leest iemand het kenteken van elke vrachtwagen over op een lijst. Het is werk dat de hele dag aandacht vraagt, en aan het eind van de middag glipt er toch iets doorheen. Computer vision is een camera met een model dat dit soort kijkwerk overneemt.

Wat een camera wel en niet kan zien

Computer vision is geen magie. Het is een model dat getraind is op voorbeelden van wat goed is en wat fout is, en dat daarna elk nieuw beeld langs die lat legt. Dat werkt goed voor taken die een mens ook in een halve seconde doet: is de las dicht, zit het etiket recht, ligt er een pallet op plek B14, hoeveel kratten staan er op de wagen, welke maat is dit onderdeel. Het werkt slecht voor oordelen waar zelfs je beste medewerker over twijfelt. Als twee ervaren mensen het niet eens zijn over wat een afkeur is, leert het model dat ook niet.

Daarom beginnen we altijd met kijken. We staan naast de persoon die nu keurt of telt en vragen wat hij precies ziet. Soms blijkt dan dat een weegcel of een barcodescanner genoeg is, en dan zeggen we dat. Een camera zetten we in als het echt om het beeld gaat. Gaat het om tekst op papier in plaats van om producten, dan zit je beter bij Documentverwerking (OCR + AI).

Van een paar honderd foto's naar een werkend prototype

We hebben geen berg beelden nodig om te beginnen. Een paar honderd foto's van goede en foute gevallen is meestal genoeg voor een eerste versie. Heb je die niet, dan hangen we een camera op en laten die een week meedraaien. Daarna trainen we een model, vaak op basis van een bestaand basismodel dat we op jouw producten bijstellen. Binnen tien werkdagen staat er een prototype dat op je eigen beelden draait.

Je zet het naast je huidige controle en vergelijkt. Waar het model twijfelt, laat het dat zien in plaats van te gokken, en die twijfelgevallen gaan naar een mens. Zo zie je in de eerste weken precies hoe betrouwbaar het is voordat je erop gaat vertrouwen. Licht, stof, trillingen en reflecties bepalen veel. Daarom testen we in jouw hal en niet op ons kantoor. Blijkt de camera op die plek niet stabiel genoeg, dan verplaatsen we hem of vertellen we je dat het zo niet gaat werken.

De uitkomst landt in je eigen systeem

Een model dat alleen een groen of rood lampje laat branden is een aardige demo, maar geen oplossing. De waarde zit erin dat de uitkomst ergens landt. Een afgekeurd product wordt vastgelegd met een foto en een tijdstip, zodat je aan het eind van de week ziet welke batch of welke machine de meeste afkeur gaf. Een geteld pallet corrigeert direct de voorraad in je ERP of WMS. Een herkend kenteken opent de slagboom en zet de aankomst in je planning. Dat koppelwerk doen we met Systeemintegratie, zodat je mensen niets hoeven over te typen.

Hangt de camera aan een machine die ook temperatuur of trillingen meet, dan combineren we die stroom met Voorspellen & predictive maintenance. Dan zie je niet alleen dat een product fout is, maar ook dat de machine er binnenkort een gaat maken. En is het kijkwerk maar één van de plekken waar bij jullie uren weglekken, dan begint het vaak beter met een AI & Processcan, zodat je eerst weet welk proces het meeste oplevert.

Beelden blijven bij jou

Camerabeelden zijn gevoelig. Er staan producten op die je concurrent graag ziet, en soms mensen die daar niet om gevraagd hebben. Daarom draait het model bij voorkeur op een kleine computer naast de camera, in je eigen pand. De beelden hoeven het gebouw niet uit. Is er meer rekenkracht nodig, dan gebruiken we een server binnen de EU en geen dienst die je beelden bewaart om er zelf van te leren.

Komen er medewerkers of bezoekers in beeld, dan maken we die onherkenbaar voordat er iets wordt opgeslagen, en we leggen samen met Compliance & AVG vast wat je bewaart en hoe lang. Het getrainde model, de beelden en de code zijn van jou. Je bent de eigenaar en kunt er later zonder ons mee verder.