Птицефабрика Чамзинская: нейросеть сортирует тушки, линия быстрее на 15–20%

«Птицефабрика Чамзинская» входит в агрогруппу «Хорошее дело» и производит куриное мясо; в 2023 году предприятие отгрузило 156 000 тонн продукции. Каждый день на конвейер для сортировки поступает около 7000 тушек, и каждую нужно проверить на дефекты. Отбраковка шла вручную: сотрудники могли пропустить некондиционный товар, что угрожало качеству продукции и репутации компании и приводило к потерям до 5% общего объёма производства. Ручная сортировка требовала много персонала и увеличивала расходы на оплату труда.

Предприятие внедрило систему контроля качества ML Sense на основе машинного зрения; решение разработано в России. Видеокамеры с разрешением до 16384 px снимают тушки с обеих сторон конвейера, встроенная нейросеть анализирует изображения, классифицирует дефекты и принимает решение о сортировке. При обнаружении дефекта контроллеры передают сигнал на отбраковщик, который автоматически снимает продукцию с конвейера. Система интегрирована с MES и в реальном времени передаёт данные о дефектах, формируя отчёты. Бэкенд написан на Python, интерфейс операторов — на React.

С февраля по апрель 2024 года в цехе охлаждения смонтировали освещение и камеры; корпуса приборов выполнены из нержавеющей стали по санитарным нормам. С апреля по июль собрали датасет: команда сделала 5000 снимков тушек на конвейере, разметила дефекты и обучила нейросеть. В августе и сентябре синхронизировали камеры, контроллеры и отбраковщик, в октябре и ноябре 2024 года систему протестировали в реальных условиях, обучили персонал и запустили в эксплуатацию. По данным СберПро, точность распознавания дефектов достигает 99%, производительность линии выросла на 15–20%, затраты на ФОТ снизились на 30%. В 2025 году предприятие планирует расширить метрики системы.