AI-распознавание дефектов: предписание за 30 секунд по фото

Инженер фотографирует дефект. Дальше — рутина: выбрать категорию работ, найти нарушенный пункт в нормативах, описать проблему. Каждый раз заново, десятки раз за смену. Эту часть мы автоматизировали.

Основа обучения

За годы работы в «МонСтре» накопилась база замечаний, и к каждому приложены фотографии дефектов. Это и стало обучающей выборкой — реальные нарушения с реальных объектов. В основе классификации — два справочника: классификатор категорий работ и справочник нормативно-технической документации. Оба справочника мы заполняли вручную: выбирали подходящие значения из существующих справочников или добавляли новые формулировки. Именно эта ручная работа позволила связать фотографию дефекта с конкретным пунктом норматива.

Как это работает на практике

Инженер загружает фото. Система анализирует снимок и предлагает категорию работ и нарушенный пункт НТД. Подтверждать ничего не нужно — предложение появляется автоматически. Если специалист считает, что система определила значение неверно, он может перевыбрать категорию или пункт из справочника. Функция распознавания опциональна: её можно в любой момент отключить, если она не нужна на конкретном объекте.

Каждая корректировка, внесённая инженером, идёт в пользу модели. Мы дообучаем систему на реальной практике, а не на теоретических сценариях. Чем больше специалистов работает с системой, тем точнее она определяет нарушения.

Наша цель— сократить время на формирование замечания. Инженер приходит на объект контролировать качество, а не заполнять поля в системе.

Хотите протестировать функционал на своих объектах?** Предоставим демо-доступ к «МонСтру» —**напишите нам в чат-бот!