Система мониторинга работы промышленных станков

Контекст

О проекте

Клиент NDA

Сфера Промышленность / видеомониторинг

Задача

Заказчик занимается установкой систем видеонаблюдения. Для одного из промышленных объектов требовалось превратить обычные камеры в инструмент контроля загрузки оборудования: система должна была автоматически понимать, работает станок в конкретный момент или находится в простое.

Основные требования:

→ Получать изображения с установленных камер
→ Автоматически определять состояние станка
→ Разделять состояния «работает», «простой» и «неизвестно»
→ Считать длительность работы и простоев
→ Показывать последний кадр с камеры
→ Хранить историю смены состояний
→ Строить таймлайн и статистику загрузки по времени
→ Поддерживать несколько станков и экспорт данных в CSV

Как решали

Вызовы и решения

Показываем не только результат, но и задачи, которые пришлось решить по ходу проекта

Определение состояния по изображению

Проблема

Камера передаёт обычное изображение производственной зоны, а у системы нет прямого сигнала от оборудования о его состоянии. Нужно определить работу станка только по визуальным признакам.

Решение

Разработан модуль анализа кадров, который оценивает визуальную активность в контролируемой области и переводит её в понятные бизнес-состояния: работает, простой или неизвестно.

Стабильность определения

Проблема

Кратковременное движение, шум видеопотока или единичный кадр не должны моментально менять статус оборудования и создавать ложные переключения.

Решение

Логика мониторинга учитывает последовательность наблюдений и фиксирует смену состояния как отдельное событие, что позволяет строить корректную историю работы и простоев.

Понятная аналитика для оператора

Проблема

Одного текущего статуса недостаточно: заказчику важно видеть, когда оборудование простаивало, сколько времени работало и как менялась загрузка.

Решение

Собран отдельный dashboard с последним кадром, процентом активности, таймлайном состояний, графиком загрузки по часам и детальной историей всех переключений.

Масштабирование на несколько станков

Проблема

Решение должно работать не как одноразовый экран для одной камеры, а как система, в которую можно добавлять новое оборудование.

Решение

В интерфейсе реализована общая панель мониторинга со списком станков, отдельной детальной страницей каждого объекта и настройками мониторинга.

Итог проекта

Результаты

Ключевые показатели и эффект от реализованного решения.

3

состояния оборудования

24/7

автоматический мониторинг камер

CSV

экспорт истории и аналитики

Dashboard

контроль состояния в одном интерфейсе

Функциональность

Что реализовали

Ключевые модули и возможности, которые вошли в итоговое решение

✓ Мониторинг нескольких станков

✓ Анализ кадров с камер

✓ Определение работы и простоя

✓ Последний кадр оборудования

✓ Расчёт процента загрузки

✓ Таймлайн состояний

✓ Загрузка по часам

✓ История переключений

✓ Фильтры сегодня / неделя / месяц

✓ Экспорт CSV

Визуальная часть

Проект в деталях

Интерфейсы и ключевые экраны проекта — без обрезки, в исходных пропорциях.

Процесс работы

01

Получение кадров

Система получает изображения с камер, установленных в производственной зоне.

02

Анализ активности

Computer Vision-модуль анализирует изменения в кадре и рассчитывает уровень активности оборудования.

03

Определение статуса

На основании результатов анализа система фиксирует состояние: работает, простой или неизвестно.

04

Сохранение истории

Django сохраняет переходы состояний и статистику для последующей аналитики.

05

Dashboard

Vue-интерфейс показывает текущий статус, кадр с камеры, таймлайн, загрузку и историю работы.

Стек проекта

Технологии

Инструменты, которые использовали для реализации этого решения

Python Django Vue.js Computer Vision REST API

Хотите так же?

Расскажите о проекте — предложим решение за 24 часа

Быстрая связь:

@websolux websolux@mail.ru