Pytania i odpowiedzi

Najlepiej sprawdza się w średnich zakładach produkcyjnych, które zaczynają od jednego do kilku stanowisk. W trybie offline Server działa na komputerze z Trainerem i obsługuje do trzech stanowisk, więc nie potrzebujesz osobnego serwera. Większe zakłady instalują Server jako kontener Docker i dokładają kolejne linie.

Takie, które da się jednoznacznie pokazać na zdjęciu: brak komponentu, nieprawidłowy montaż, nadlewki i deformacje, pęknięcia i uszkodzenia, błędy etykiet i nadruku oraz zanieczyszczenia. Każde z tych zastosowań opisujemy osobno w Zastosowaniach. Jeśli wady nie widać wyraźnie na obrazie, najpierw trzeba poprawić obrazowanie — kamerę, optykę albo oświetlenie.

Najczęściej w przetwórstwie tworzyw, motoryzacji (dostawcy Tier 2 i 3), produkcji elementów metalowych i opakowań — szczegóły znajdziesz w Branżach. O tym, czy AIVQC się sprawdzi, decyduje jednak charakter defektu i warunki obrazowania, a nie sam sektor.

AIVQC to oprogramowanie, które działa na komputerach i kamerach zakładu, po ich kwalifikacji. Trening odbywa się lokalnie, zatwierdzone wersje modelu są publikowane na wybrane stanowiska z możliwością powrotu do poprzedniej, a uprawnienia do zmiany progów zależą od roli. Porównanie czterech podejść i pytania, które warto zadać dostawcom, opisujemy w artykule Inteligentna kamera czy system AI?.

Pilot to pełna platforma na jednym stanowisku: jedna stacja Trainer, jedno stanowisko inspekcyjne i do trzech klas defektów przez 30 dni, z możliwością bezpłatnego przedłużenia. Trenujesz model na obrazach własnego produktu i widzisz wynik na swojej linii, zanim zdecydujesz o wdrożeniu. Pilot z naszym wsparciem kończy się raportem z rekomendacją GO, WARUNKOWE GO albo NO-GO. Przebieg krok po kroku: Pilot AI w kontroli jakości.

Tak — od bety, czyli od lutego 2027 r. Instalujesz Server, podłączasz Trainer i stanowisko, a automatyczny trening przygotowuje model. Jeśli chcesz zacząć wcześniej albo wolisz mieć nas przy sobie, przeprowadzimy pilot razem z Tobą. Na betę możesz się zapisać przez formularz kontaktowy.

Nie stosujemy jednego progu dla wszystkich projektów. Kryteria akceptacji ustalamy przed pilotem na podstawie ryzyka oraz ekonomiki konkretnego procesu. Jak ważyć błędne akceptacje i błędne odrzucenia, opisujemy w artykule o progach decyzyjnych.

Wybierasz drogę wdrożenia. Możemy przygotować ofertę pełnego wdrożenia produkcyjnego — licencja, kwalifikacja sprzętu, konfiguracja i integracja — albo udostępnić samo oprogramowanie, jeśli wdrożysz je własnym zespołem.

Tak. Jeśli masz własnych inżynierów procesu i informatyków, masz wszystko, czego potrzeba: Server instaluje się jak zwykły kontener Docker — a w małym zakładzie nawet jako usługa na komputerze z Trainerem — a automatyczny trening nie wymaga eksperta od machine vision. Płacisz za licencję na oprogramowanie, a nie za godziny integratora — to zwykle największa oszczędność. Napisz do nas po wycenę.

Inżyniera jakości lub procesu, który zna produkt i wady, informatyka do instalacji Servera oraz automatyka do podłączenia stanowiska do sterownika. Nikt z nich nie musi być specjalistą od uczenia maszynowego. Szczegóły opisujemy w przewodniku Wdrożenie własnym zespołem.

Pomożemy w jednym obszarze — na przykład przy doborze kamery i oświetlenia albo przy podłączeniu do sterownika — albo przeprowadzimy pilot razem z Tobą. Wdrożenie własnym zespołem nie oznacza, że zostajesz z tym sam.

Tak, jeżeli przejdą kwalifikację z docelową kamerą, modelem, recepturą, I/O i wymaganym taktem. Sama nazwa procesora lub kamery nie gwarantuje wyniku. Jak to ocenić, opisujemy w artykule Retrofit czy nowe stanowisko?.

Nie ma jednej liczby — zależy to od zmienności produktu i wady. Ważniejsze od samej liczby są reprezentatywność obrazów i niezależny zbiór testowy, na którym model się nie uczy. Szczegóły w artykule Ile zdjęć potrzeba, żeby wytrenować inspekcję AI?.

Model jest oceniany na niezależnym zbiorze testowym: mierzymy jakość wykrywania, błędne akceptacje i błędne odrzucenia oraz czas decyzji na docelowym sprzęcie. Kryteria akceptacji ustala się przed pilotem, a zatwierdzona wersja trafia na linię dopiero, gdy je spełni.

Obrazy z linii — na przykład NOK albo o niskiej pewności — mogą wrócić przez Server do Trainera. Tam je oznaczasz, dotrenowujesz model i publikujesz nową wersję receptury na wybrane stanowiska. Jeśli nowa wersja się nie sprawdzi, możesz wrócić do poprzedniej. Tę pracę wykonuje Twój inżynier, bez zlecenia u integratora.

Cztery: OK, NOK, REVIEW i ERROR. NOK oznacza wykryty defekt — przy podłączonym sterowniku stanowisko wysyła impuls odrzutu. REVIEW to brak wiarygodnej decyzji, na przykład gdy produkt jest częściowo poza kadrem; taką sztukę sprawdza człowiek, zamiast zgadywać OK. ERROR oznacza, że stanowisko nie mogło wykonać inspekcji (kamera, model albo czas) — i nigdy nie jest traktowany jak OK. Interfejs stanowiska jest obecnie w języku angielskim.

Przez Modbus TCP, kilkoma sygnałami: wyzwolenie (produkt dotarł do kamery), linia w ruchu, impuls odrzutu dla produktu NOK, sygnał życia (heartbeat) i gotowość stanowiska. Tryb symulacji pozwala sprawdzić całą logikę razem z automatykiem, zanim podłączysz prawdziwą linię. AIVQC nie jest urządzeniem bezpieczeństwa — to PLC reaguje na brak sygnału życia lub gotowości i decyduje o zatrzymaniu albo przekierowaniu linii. Szczegóły na stronie AIVQC Production.

Zmienia ich pracę. Stanowisko sprawdza każdą sztukę z tą samą logiką na każdej zmianie, a ludzie przechodzą od oglądania wszystkiego do obsługi wyjątków — sztuk oznaczonych jako REVIEW, analizy wad i doskonalenia procesu. Operator uruchamia inspekcję jednym przyciskiem i widzi wynik z czasem decyzji.

Nie. Trening odbywa się na Twoich komputerach, a analiza obrazu na stanowisku AIVQC Production. Inspekcja i publikacja pakietów działają w sieci zakładowej, także bez Internetu. Więcej w artykule Dlaczego obrazy produkcyjne nie muszą opuszczać zakładu.

Server działa jako kontener Docker na istniejącym serwerze, NAS-ie albo komputerze z Windows, a w małym zakładzie jako usługa na komputerze z Trainerem. Nie wymaga portów otwartych z Internetu — działa przez HTTPS w sieci lokalnej. Trainer, każde stanowisko i administrator mają osobne tożsamości i role. Server robi codzienne szyfrowane kopie zapasowe i aktualizuje się w oknie serwisowym z możliwością powrotu do poprzedniej wersji. Opcjonalne połączenie z AIVQC Relay jest wyłącznie wychodzące i służy licencji oraz podpisanym aktualizacjom; bez niego aktywację przeprowadzisz offline. Pełny opis połączeń, danych i ról znajdziesz na stronie Bezpieczeństwo i IT.

Kamera AIVQC patrzy na produkt, nie na ludzi — najlepiej kadrować tak, żeby w obrazie był tylko detal. Obrazy z ludźmi, identyfikatorami czy dokumentami nie powinny trafiać do zbioru treningowego i należy je usuwać. Jeśli w kadrze regularnie pojawiają się osoby, uwzględnij kamerę w zasadach monitoringu wizyjnego zakładu (Kodeks pracy, RODO). Obrazy pozostają w Twojej infrastrukturze, co ułatwia kontrolę nad nimi.

Inspekcja nie zależy od naszej chmury. Stanowisko Production korzysta z ostatniej lokalnie zapisanej, zweryfikowanej wersji i działa dalej także bez połączenia z Serverem — utracone jest tylko pobieranie nowych wersji. Obrazy, zbiory danych, modele i historia inspekcji są na Twoich komputerach, a nie u nas, a aktywację można przeprowadzić offline. Szczegóły na stronie Bezpieczeństwo i IT.

Twoja linia nadal będzie działać. Zobowiązujemy się, że w takim przypadku AIVQC przez co najmniej 2 lata będzie otrzymywać aktualizacje zabezpieczeń, a licencje zostaną przypisane bezterminowo. Obrazy, zbiory danych, modele i historia inspekcji są na Twoich komputerach, a modele zapisywane są w otwartym formacie ONNX.

Kontrola jakości produktów co do zasady nie jest elementem bezpieczeństwa, a to właśnie funkcja bezpieczeństwa w produkcie objętym unijnymi przepisami harmonizacyjnymi decyduje o wysokim ryzyku. AIVQC nie jest urządzeniem bezpieczeństwa — o zatrzymaniu linii decyduje program PLC. Jeśli kontrolujesz części krytyczne dla bezpieczeństwa ludzi, klasyfikację warto ocenić indywidualnie z prawnikiem. Ta odpowiedź nie jest poradą prawną.

Daje dane, o które pyta audytor: wyniki walidacji na niezależnym zbiorze testowym, historię inspekcji z obrazem oraz informację, który model, receptura i konfiguracja odpowiadały za każdy wynik. Procedury wymagane przez normy — analizę systemu pomiarowego dla ocen OK/NOK czy sprawdzanie zabezpieczeń sztuką wzorcową na początku zmiany — organizuje zakład, a AIVQC dostarcza do nich zapisów i obrazów.

Wycenę przygotowujemy indywidualnie — pilot i wdrożenie z nami albo samo oprogramowanie, jeśli wdrażasz własnym zespołem. Nie płacisz za chmurę ani za liczbę przetworzonych obrazów, bo trening i inspekcja działają na Twoim sprzęcie. Jak policzyć opłacalność na danych z własnej linii, opisujemy w artykule Jak policzyć zwrot z automatyzacji kontroli jakości.

Często tak, ale zależy to od programu. Najlepiej pasują granty Dig.IT dla MŚP z przetwórstwa przemysłowego — zwykle jako element szerszego projektu cyfryzacji. Ulga na robotyzację dotyczy systemu wizyjnego raczej tylko wtedy, gdy pracuje on w gnieździe z robotem przemysłowym. Szczegóły i zastrzeżenia: Jak sfinansować system wizyjny. Jeśli planujesz wniosek, pomożemy opisać rozwiązanie.

Nie. Trening automatyczny sam dobiera model i parametry, poprawia je między próbami i wybiera najlepszy wynik, a ekran Przegląd podpowiada kolejny krok. Kluczowa jest znajomość procesu i defektów — to Ty decydujesz, co jest wadą. Tryb ręczny z pełnym zestawem parametrów jest dostępny dla zaawansowanych.

W pilocie wspólnie ustalamy, jakie obrazy są potrzebne, i pomagamy zaplanować ich zebranie. Docelowo dane produkcyjne zbiera Twój zespół, korzystając z ustalonych warunków obrazowania.

Nie. W pilocie trenujesz tyle razy, ile potrzebujesz — każda poprawka anotacji czy nowa partia obrazów z linii może od razu trafić do kolejnego treningu automatycznego.

Tak. Anotacja, ewaluacja i wdrożenie nie wymagają GPU. Trening może działać na procesorze (wolniej, do eksperymentów) albo na workerze treningowym z GPU w sieci lokalnej.

Nie. Projekty, zbiory danych i trening pozostają na Twoich komputerach, a wymiana z liniami odbywa się przez lokalny AIVQC Server w sieci zakładowej.

Tak — model ONNX z plikiem klas można zaimportować, ocenić i wdrożyć, jeśli spełnia kontrakt wykrywania AIVQC Production. Przechodzi te same kryteria akceptacji co model wytrenowany w Trainerze.

Nie. Typowe wdrożenie to kontener Docker na istniejącym serwerze z Linuksem, NAS-ie Synology albo komputerze z Windows i Docker Desktop. W małym zakładzie — do trzech stanowisk — Server może działać w trybie offline jako usługa na komputerze z Trainerem.

Nie do codziennej pracy. Publikacja pakietów i inspekcja działają w sieci zakładowej. Wychodzące połączenie z AIVQC Relay służy licencji i aktualizacjom, a gdy go nie ma, aktywację przeprowadzisz offline plikiem.

Nie. Przechowuje tylko to, co potrzebne operacyjnie: pakiety w drodze na stanowiska, potwierdzenia, historię i zgłoszenia. Obrazy z linii czekają na Serverze tylko do chwili importu w Trainerze.

Production korzysta z ostatniej lokalnie zapisanej, zweryfikowanej wersji i kontynuuje inspekcję. Połączenie z Serverem jest potrzebne do publikacji nowych wersji, nie do bieżącej pracy.

Production przechowuje lokalną kopię ostatniego zweryfikowanego pakietu i kontynuuje inspekcję offline. Utracone jest jedynie pobieranie nowych wersji, dopóki połączenie nie wróci.

Tak — receptury pozwalają obsłużyć kilka wariantów produktu na tym samym stanowisku, o ile stanowisko zostało do tego zakwalifikowane.

Nie bezpośrednio. Stanowisko wysyła impuls odrzutu, sygnał życia i sygnał gotowości, a to program PLC decyduje o zatrzymaniu lub przekierowaniu linii, gdy stanowisko zgłasza awarię.

Tylko jeśli ekspert na to pozwoli. Próg z receptury zatwierdzonej w Trainerze jest wartością wyjściową. Ekspert stanowiska decyduje, czy operator może go zmieniać, technik może go korygować w dozwolonym przedziale wokół tej wartości, a ekspert zmienia go bez ograniczeń. Trwała zmiana dla wszystkich stanowisk to nowa wersja receptury z Trainera.

Kamerę podłączoną do komputera stanowiska albo kamerę sieciową przez strumień RTSP lub HTTP. Dobór kamery i oświetlenia ustalamy w pilocie, bo to one decydują o jakości obrazu.

To właśnie ocenia pilot — kwalifikacja obejmuje sprawdzenie, czy kąt i pozycja kamery pozwalają jednoznacznie zobaczyć miejsce montażu. Jeśli nie, raport wskaże to wprost jako ograniczenie.

Zależnie od podobieństwa wariantów. AIVQC Production korzysta z receptur, więc różne warianty mogą mieć osobno skonfigurowaną inspekcję na tym samym stanowisku.

Niekoniecznie — zależy od tego, jak bardzo warianty różnią się wizualnie. Ustalamy to podczas przygotowania danych w Trainerze, przed właściwym treningiem.

Retrofit-first oznacza, że najpierw sprawdzamy, czy istniejąca kamera i jej pozycja na to pozwalają. Jeśli nie, raport pilota wskaże, gdzie dokładnie leży ograniczenie.

To właśnie mierzy walidacja — próg akceptacji ustalamy wspólnie przed pilotem, na podstawie ryzyka i ekonomiki procesu, a nie jako jeden uniwersalny próg.

Warto to zgłosić na etapie konsultacji wstępnej — pomaga to zaplanować zbiór danych tak, by objął ten scenariusz, zamiast go pominąć.

To zależy od kontrastu między nimi w dostępnych warunkach obrazowania — dokładnie to sprawdza kwalifikacja kamery, optyki i oświetlenia na początku pilota.

Jeżeli są widoczne dla użytej kamery i optyki w rozdzielczości, jaką oferują — tak. Jeśli wymagają specjalistycznego obrazowania (np. rentgenowskiego), wykracza to poza zakres standardowej inspekcji wizualnej.

Podstawowy scenariusz to weryfikacja obecności, orientacji i ogólnej czytelności. Odczyt konkretnej treści (np. numeru partii) to dodatkowy zakres, który ustalamy indywidualnie na etapie konsultacji.

To typowy przypadek, w którym jakość oświetlenia decyduje o wyniku — kwalifikacja na starcie pilota sprawdza, czy obecne warunki obrazowania sobie z tym radzą.

To zależy od kontrastu między nimi na dostępnych obrazach — dokładnie to ocenia pilot, zanim padnie rekomendacja GO lub NO-GO.

Zależy to od rozdzielczości i pola widzenia kamery względem wielkości produktu. Jeśli obecny sprzęt tego nie umożliwia, raport pilota wskaże to jako ograniczenie do rozważenia.

Zależy od tego, jak bardzo kolor wpływa na widoczność wady. Receptury w AIVQC Production pozwalają skonfigurować inspekcję osobno dla różnych wariantów na tym samym stanowisku.

Nie zawsze — zależy od tego, jak bardzo zmienia się wygląd materiału. To jedno z pytań, które oceniamy podczas przygotowania danych w Trainerze.

Historia publikacji wersji w Server oraz historia inspekcji w Production zapisują, jaki model i konfiguracja odpowiadały za każdy wynik. Zakres zgodności z konkretnymi wymaganiami klienta OEM ustalamy indywidualnie.

Tak, o ile stanowisko zostało zakwalifikowane dla każdego wariantu — receptury pozwalają przypisać osobną konfigurację inspekcji do każdego z nich.

Utrudnia, jeśli oświetlenie nie zostało do niej dobrane — to jeden z pierwszych elementów, które sprawdzamy w kwalifikacji kamery, optyki i oświetlenia przed pilotem.

Zależy od tego, czy porowatość jest widoczna wizualnie w dostępnej rozdzielczości. Wady wymagające obrazowania rentgenowskiego wykraczają poza zakres standardowej inspekcji wizualnej.

To właśnie mierzy pilot — czas decyzji na docelowym sprzęcie jest jednym z kryteriów raportu kwalifikacyjnego, obok jakości detekcji.

Podstawowy scenariusz to weryfikacja obecności, orientacji i ogólnej czytelności etykiety. Odczyt konkretnej treści to dodatkowy zakres ustalany indywidualnie.