■据信息资源网 联合冶金公司（OMK）在维克斯乌恩斯克工厂采用了基于机器视觉和神经网络的数字系统，该系统可自动确定进入企业的废钢的种类、质量和清洁度。

该系统投入使用的有几种计算机视觉模型：第一种模型分析整个视频流，并从中识别出卸载废金属的层面。第二种模型实时评估废金属层面的污染情况，并自动发出预警，从而能够自动停止卸载。第三种模型评估原材料与文件中规定的国家标准的相符程度。

目前，该系统还在学习识别并阻止卸载混入废金属中的某些类别的违禁物品，例如潜在的爆炸物，如气瓶、桶等。在不久的将来，这项技术将被应用到生产流程中。

该系统的采用将有助于优化和加快货车原材料卸载流程，节省参与验收的员工的时间，能够在与供应商沟通时有效解决争议问题，还能缩短产品验收周期。

OMK IT数字技术发展方向首席架构师指出，“优化是与生产自动化相关的所有流程的首要任务。计算机视觉技术使我们能够将质量控制人员从起重机械作业区域撤出，并在不依赖稀缺专业人才的情况下加快质量控制。我们将常规流程交给机器，让员工在真正需要他们的地方工作。但与此同时，不能认为机器会完全取代人类。系统的运行情况也需要人员监督。这可以说是一种互利共赢的协同效应，既能节省成本，又能提高原材料的质量。”