13 августа 2026 года российская ИТ-компания ZeBrains представила ZeVision — ИИ-платформу компьютерного зрения для автоматизации визуального контроля на производстве, складе и в ритейле. По данным компании, в проектах на базе ZeVision удалось достичь точности распознавания 99% и снижения количества ошибок сборки на 98%. Эти цифры озвучены представителем ZeBrains в сообщении для CNews.
Визуальный контроль — рутинная, но критически важная часть многих процессов: проверка качества продукции, учет товаров, соблюдение регламентов безопасности. Ручная проверка не масштабируется линейно: чем больше объем производства или товарооборота, тем выше нагрузка на персонал и заметнее процент ошибок. Такой контроль часто проводится выборочно, поэтому не дает гарантий. Для бизнеса это оборачивается издержками: брак, штрафы за некомплектные поставки, простои оборудования.
| Направление | Задачи |
|---|---|
| Качество | Обнаружение дефектов, автоматическая сортировка и отбраковка, контроль геометрических параметров |
| Учет | Подсчет объектов, распознавание маркировки и кодов, контроль комплектности сборки, анализ очередей |
| Безопасность | Контроль СИЗ, доступа в помещение, соблюдения регламентов, распознавание нарушающих действий |
ZeVision состоит из набора фреймворков, которые гибко настраиваются и могут быть дополнены нестандартным функционалом. Recognition Engine — технология распознавания, работающая в два этапа: сначала модель детектирует объект в кадре, затем классифицирует его — определяет тип, класс, наличие дефектов. Такая архитектура позволяет одному движку покрывать широкий спектр сценариев: распознавание объектов, материалов, действий, дефектов, текста и лиц. Dataset Framework — модуль, сокращающий подготовку обучающих датасетов до нескольких часов за счет генерации синтетических изображений и автоматической разметки. Это снимает одно из главных ограничений внедрения CV-решений — дефицит размеченных данных на старте проекта. Camera & Equipment API — интеграция с уже установленным на объекте оборудованием (RGBD-камеры, мультиспектральные камеры, тепловизоры, радары, lidar) и передача данных в ERP, MES, SCADA и другие корпоративные системы. Event & Alert module — перевод результатов распознавания в управляемые действия: настройка правил и критичности событий, уведомления в корпоративные мессенджеры, CRM и service desk, контроль SLA по реакции на инцидент. Data Storage — накопление статистики распознавания для аналитических дашбордов: динамика брака, распределение нарушений по линиям и сменам, скорость реакции на события. Administration Console — веб-интерфейс для управления проектами, моделями, уведомлениями и мониторингом качества распознавания без обращения к разработчикам.
ZeVision закрывает задачи в трех крупных направлениях: качество (обнаружение дефектов, автоматическая сортировка и отбраковка, контроль геометрических параметров), учет (подсчет объектов, распознавание маркировки и кодов, контроль комплектности сборки, анализ очередей) и безопасность (контроль СИЗ, доступа в помещение, соблюдения регламентов, распознавание нарушающих действий). Среди отраслей — конвейерное производство, промышленность, ритейл, логистика, строительство, медицина и экология.
Платформа уже применяется в ряде проектов. Для логистического оператора реализован сервис идентификации грузов с утраченной маркировкой по фотографии — точность распознавания негабаритного груза превысила 87%, габаритного — около 70%. Для крупного ритейлера внедрена система распознавания этикеток при приемке товаров от поставщиков на базе OCR и VLM: скорость проверки одной позиции сократилась с нескольких минут до секунд, а количество пропущенных ошибок маркировки снизилось многократно. Для медицинской лаборатории разработан сервис, определяющий уровень гемолиза крови по фотографии пробирок из сортера, что позволило снизить показатель выбраковки проб на 70%. Для ведущего производителя подъемно-транспортного оборудования внедрен контроль комплектности сборки заказов, состоящих из 300 и более деталей, — количество ошибок при сборе снижено на 98%. Для оператора контейнерной логистики реализована система отслеживания позиционирования контейнеров на базе компьютерного зрения в режиме реального времени.
«Мы сознательно строили ZeVision как конструктор, а не как готовую коробку под одну задачу. У каждого производства свои камеры, освещение, дефекты. Когда платформа модульная, мы можем запустить новый проект с минимальным временем на старт, не переписывать систему заново под каждую отдельную задачу», — сказал Рамиль Зайнеев, CEO и сооснователь ZeBrains.
Рынок систем компьютерного зрения в России активно развивается: подобные решения предлагают как крупные вендоры, так и нишевые стартапы. Однако ZeVision выделяется модульной архитектурой и ориентацией на быструю адаптацию под конкретные задачи, что может стать ключевым преимуществом в условиях разнообразия производственных процессов. Впрочем, компания пока не раскрывает финансовые показатели или стоимость внедрения, поэтому оценить экономическую эффективность платформы для потенциальных заказчиков сложно.
