Автор: 
Компания Amazon объявила о запуске облачного сервиса Amazon Lookout for Vision, который анализирует изображения с помощью компьютерного зрения для выявления дефектов в продукции или процессах при изготовлении промышленных товаров. В компании пояснили, что Lookout for Vision может обучать модель искусственного интеллекта, используя всего 30 базовых изображений.
Lookout for Vision предлагает инструмент решения ошибок, возникающих вследствие человеческого фактора, выявляя производственные и упаковочные дефекты в продуктах: трещины, вмятины, неправильные цвета и неправильные формы по их внешнему виду. Сервис способен обрабатывать тысячи изображений в час и не требует предварительной подписки или депозита. Клиенты вносят почасовую оплату для обучения сервиса обнаружению аномалий или дефектов собственной продукции.
После анализа данных Lookout for Vision сообщает об обнаружении отличных изображений от стандартных через API в режиме реального времени. В Amazon утверждают, что Lookout for Vision достаточно сложен, чтобы дополнительно сохранять точность при изменении угла поворота камеры, положения и освещения, возникающих в результате изменений в рабочей среде. Но у клиентов есть возможность предоставить обратную связь о результатах и о том, правильно ли ПО идентифицировало дефект. Lookout for Vision автоматически переобучит базовую модель, чтобы сервис постоянно улучшался.
Такие компании как GE Healthcare, Basler и Dafgards уже используют решение (тестовая версия Lookout for Vision запущена для клиентов в декабре 2020 года). В частности, Dafgards использует сервис для автоматизации проверки своих производственных линий и определения правильности формы пиццы, гамбургеров и пирогов с заварным кремом. А Amazon Print-On-Demand (печатает книги для выполнения заказов клиентов) использует Lookout for Vision для автоматизации и масштабирования визуального контроля на каждом этапе изготовления книг.
«Мы рады предоставить Amazon Lookout for Vision клиентам любого уровня и во всех отраслях, чтобы помочь быстро и экономично обнаруживать дефекты в любом масштабе. Это сэкономит время и средства при сохранении качества, на которое полагаются их потребители — без машинного обучения для этого потребуется огромный опыт», — отметил вице-президент AWS Amazon по машинному обучению Свами Сивасубраманиан (Swami Sivasubramanian).
