Интегратор пришлет вам смету: 28 камер, серверная стойка, лицензии на каждый поток, монтаж. Семь миллионов. А под вашу задачу реально нужно девять камер и пара edge-боксов, и стоит это втрое меньше. Разница не только в жадности — она в том, что он считает железо, а платите вы за решенные задачи контроля. Пока вы читаете смету на компьютерное зрение на производстве по числу камер, а не по точкам контроля, вас будут разводить на оборудование, которое встанет в углу цеха и будет пылиться.
Знакомый финал такого проекта: поставили коробочную видеоаналитику «из реестра», на третий день она засыпала оператора ложными тревогами — блик от проехавшего погрузчика, тень, капля СОЖ на объективе. Оператор сделал единственное разумное: отключил ее. В актах система внедрена, по факту мертва. Деньги в стену. Чтобы так не вышло, надо понимать, из чего складывается цена и за что вы платите на самом деле.
«Сколько стоит» — это вопрос про точки контроля, а не про камеры
Камера — это не единица сметы. Единица сметы — точка контроля: одна конкретная проверка на одном участке. Проверить наличие и комплектность узла. Замерить геометрию детали. Поймать дефект поверхности. Считать маркировку или DataMatrix. Посчитать штуки на конвейере. Проверить позиционирование перед сваркой. Каждая такая задача — отдельная точка, со своей сложностью и своей ценой.
Соотношение камер и точек нелинейное. Одна камера сверху может закрыть три простые точки разом — наличие крышки, наличие этикетки, ориентацию детали. А одна сложная точка — мелкий дефект на блестящем металле — потребует двух камер под разными углами плюс специальную подсветку. Поэтому «смета на 28 камер» не говорит ни о чем. Смета, разложенная по точкам контроля с указанием сложности каждой, — говорит все: где деньги, где переплата, где вам впихнули камеру ради строчки в КП.
Из чего складывается цена точки
Внутри одной точки контроля деньги распределяются примерно так — и нейросеть тут, вопреки ожиданиям, далеко не главная статья.
| Статья затрат | Что это | Доля |
|---|---|---|
| Оптика и подсветка | Камера, объектив, схема освещения под конкретный дефект. Часто решает больше, чем модель | 15–30% |
| Данные и разметка | Сбор образцов брака, разметка, синтетика и аугментация при дисбалансе классов | 25–40% |
| Модель | Детекция, сегментация или поиск аномалий — под характер дефекта | 10–20% |
| Edge и интеграция | Инференс в реальном времени на линии, связь с PLC/MES/SCADA, отбраковка, VMS | 20–30% |
| Тюнинг и приемка | Борьба с ложняками, замер на линии, фиксация порогов в договоре | 10–15% |
Запомните пропорцию: «обучить нейросеть» — это пятая часть бюджета, а то и меньше. Основное — данные и физика съемки. Поэтому подрядчик, который продает вам «крутую модель» и молчит про подсветку и интеграцию, либо не делал этого в цеху, либо прячет реальную смету.
Свет и оптика решают раньше, чем нейросеть
Самая дорогая ошибка в CV на производстве — начинать с модели. Плохой кадр не спасет ни одна сеть: если дефект не виден человеку на снимке, он не виден и нейросети, сколько ее ни обучай. Больше половины успеха проекта решается до машинного обучения — выбором оптики и схемы освещения под конкретный дефект.
Скол на матовом пластике, царапина на зеркальном металле, вмятина, трещина под краской — это четыре разные физики, и каждой нужен свой свет. Где-то рабочая лошадка — коаксиальная подсветка, убирающая блики с глянца. Где-то — теневой backlight для контроля геометрии на просвет. Где-то — поляризация, гасящая отражения, или структурированный свет для рельефа. Подберешь свет правильно — задача решается простой моделью на копеечном железе. Сэкономишь на подсветке — будешь потом годами крутить нейросеть, заливая ее данными, и все равно ловить брак через раз. Сюда же — честная калибровка камер, без которой пиксели не переводятся в миллиметры, а контроль размеров превращается в гадание.
Главная боль производства: брака мало
Парадокс, который ломает наивные CV-проекты: ваша линия работает хорошо. Деталь годная в 99,9% случаев. И это проблема — собрать тысячу примеров каждого типа скола, чтобы обучить классический детектор, можно за год, а заказчик хочет результат через месяц. Дисбаланс 1 к 10 000 убивает supervised-подход: модель учится говорить «годен» всегда и формально права в 99,99% случаев, толку ноль.
Лечится двумя путями, и оба — отдельная статья сметы. Первый — поиск аномалий: учим модель на одной только норме, а ловим любое отклонение от нее, не размечая каждый тип брака. Второй — синтетика под редкие дефекты: доращиваем восемь реальных кадров брака до обучающей выборки генерацией. На реальном прокате это разворачивается в детекцию десятков типов дефектов на скорости линии. Подрядчик, который не спрашивает «а сколько у вас реальных кадров брака по каждому типу», еще не понял вашу задачу — и смета у него будет фантазийная.
Коробка или заказ — и почему коробка на производстве бесит
Честно, против выручки: если задача — проверить наличие этикетки или посчитать бутылки на конвейере, не заказывайте разработку, возьмите готовое решение, выйдет дешевле. Заказ оправдан там, где коробка садится: ваш блеск металла, ваша СОЖ на объективе, ваше специфическое освещение цеха и ваш конкретный дефект, которого нет в обучающем наборе вендора.
Коробочная видеоаналитика обучена на «среднем заводе». Поэтому на вашем она и сыплет ложными срабатываниями, а ложняк на контроле качества — это не мелочь. Каждая ложная отбраковка годной детали — это либо выброшенная годная продукция, либо оператор, который перестает верить системе и через неделю жмет «годен» не глядя. Доверие оператора убивается один раз и не восстанавливается. Поэтому борьба с false positives — не «доработка напильником», а полноценный этап со своей ценой.
Три уровня сложности — три вилки цены
Цена точки определяется не амбициями, а физикой задачи. Три честных уровня — и проектный пилот обычно закрывает одну-две самые ценные точки.
| Уровень точки | Что контролируем | Цена за точку |
|---|---|---|
| 1. Простая | Наличие и комплектность, подсчет, ориентация, чтение маркировки и DataMatrix. Четкий объект, контролируемый свет | 150 000 – 300 000 ₽ |
| 2. Средняя | Дефекты поверхности с понятным паттерном (царапины, сколы, потеки), контроль геометрии. Нужна разметка и дообучение | 300 000 – 700 000 ₽ |
| 3. Тяжелая | Редкий и разнообразный брак, зеркальный металл, скоростная линия, поиск аномалий и синтетика, сложная оптика | от 700 000 ₽ |
Отсюда и берется «пилот от 500 000 ₽»: это одна точка среднего уровня с оптикой, данными, edge-боксом и интеграцией под отбраковку. Полный проект на линию — это сумма точек, а не «фиксированная цена за компьютерное зрение». Что входит в проект распознавания и контроля под ключ, по составу и срокам, разложено в отдельном разборе «заказать CV под ключ от 500 000 ₽».
Скорость линии — это про деньги, а не про FPS в рекламе
Линия не ждет. Если конвейер выдает деталь каждые 40 миллисекунд, у системы есть эти 40 миллисекунд на весь цикл: захват кадра, инференс, решение, команда на отбраковочный механизм. Не уложился — деталь уехала дальше непроверенной или, хуже, система начала пропускать кадры. Поэтому на производстве считают не среднюю задержку, а p99: одна задержка в хвосте на скорости линии — это пропущенный брак.
Отсюда два следствия для сметы. Первое — инференс идет на edge, рядом с камерой, а не в облаке: гонять видеопоток в дата-центр и ждать ответ через интернет на такте линии нельзя физически. Второе — железо подбирается под реальную нагрузку, и в 2026-м это все чаще edge без NVIDIA (импортозамещение и дефицит карт). Сколько RTSP-камер реально тянет один edge-бокс в реальном времени — вопрос замеров, а не маркетинга: мы гоняли YOLO и RT-DETR на edge-боксе с замерами FPS и троттлинга, а правильная компиляция под ускоритель ускоряет инференс в 3–5 раз. И все это надо подключить к существующей инфраструктуре — к PLC, MES и VMS без замены ваших камер, иначе «умная отбраковка» останется красивым дашбордом без рук.
Приемка: mAP врет, считайте по браку и деньгам
Здесь умирает половина CV-проектов — на приемке. «Точность модели 98% mAP» в акте не значит ничего: mAP — внутренняя метрика обучения, она усредняет по классам и ничего не говорит про ваши деньги. Принимать надо по двум бизнес-числам, и оба — в договоре.
Recall по браку — какую долю реального брака система ловит. Это защита от рекламаций: пропущенный дефект уезжает к клиенту и возвращается штрафом. False reject rate — какую долю годного система бракует зря. Это прямой выброс денег: годная деталь в мусор. Эти две метрики тянут в разные стороны, и баланс между ними — бизнес-решение, выраженное в рублях: что для вас дороже, пропустить брак к клиенту или зарубить годное. Контракт приемки выглядит так и идет приложением к договору, а не пожеланием в переписке:
acceptance:
recall_defect: 0.95 # доля реального брака, пойманного на линии (не пропустить)
false_reject_rate: 0.02 # доля годного, забракованного зря (прямой убыток)
latency_p99_ms: 35 # кадр -> решение, под такт линии
throughput_fps: 60 # под скорость конвейера и число камер
per_defect_class: # пороги по КАЖДОМУ типу дефекта, не «в среднем»
missing_part: { recall: 0.99 }
scratch: { recall: 0.93 }
chip: { recall: 0.97 }
validation_set: hold_out # замер на отложенной партии, которую подрядчик не виделМетрики снимаются на отложенной партии деталей, которую подрядчик не видел при обучении, и на вашей линии, в вашем свете, а не на стенде в лаборатории. Иначе вам покажут красивые цифры на тех же кадрах, на которых учились. Это та же дисциплина, что и нормальное ТЗ на AI-проект с метрикой, порогом и датасетом.
Скрытая стоимость: что не пишут в красивом КП
Цена пилота — это вход, а не итог, и производство тут коварнее бухгалтерии. Меняется номенклатура — пошла новая модель детали, и систему надо дообучать под нее. Меняется поставщик сырья — другой оттенок металла, другой блеск, и модель, идеально ловившая брак полгода, начинает врать. Запылился объектив, сдвинули камеру при обслуживании линии, поменяли лампы в цеху — точность поползла вниз. CV на производстве деградирует не от плохой модели, а от живого цеха вокруг нее, и замечают это по выросшим рекламациям, а не по дашборду.
В трехлетний бюджет владения, которого обычно нет в коммерческом предложении, закладывайте: мониторинг точности на потоке, дообучение под новую номенклатуру и сырье, периодическую перекалибровку оптики, поддержку интеграции при обновлении MES и PLC. Это не развод — это нормальная эксплуатация системы на живой линии, и она кратно дешевле выпускаемого брака. Подрядчик, который обещает «сдали и забыли», просто перекладывает эти расходы на ваше будущее «почему оно вдруг перестало ловить».
ROI на пальцах: когда это отбивается
Без арифметики разговор о цене — гадание. Считаем на типовой линии: 5000 деталей в смену, две смены, выходной брак к клиенту — полтора процента. Это 150 дефектных деталей в смену, которые уезжают заказчику. Каждый такой инцидент — это не цена детали, а цена разбирательства: возврат, логистика, разбор рекламации, штраф по договору поставки, а на серьезном контракте — отзыв партии и репутация. Положим скромные 3000 ₽ за инцидент по цепочке — это около 450 000 ₽ потенциальных потерь в смену, и часть из них регулярно реализуется рекламациями.
Система с recall по браку 0,95 снимает выходной брак с полутора процентов до десятых долей — рекламации падают в разы. Сверху — два-три контролера ОТК, снятых с монотонного визуального контроля на участки, где нужен человек. Пилот на одну-две точки за 700 000 – 1 500 000 ₽ окупается за 3–6 месяцев на одних рекламациях, не считая ускорения линии и снятия человеческого фактора. А если эта математика у вас не сходится — брак копеечный, объем мал — честный ответ «вам компьютерное зрение пока не нужно», и вы только что сэкономили миллион.
Как составить ТЗ, чтобы не переплатить за лишние камеры
Главный прием, который сбивает смету с потолка на землю: формулируйте задачу списком точек контроля, а не списком камер. Не «поставьте видеоаналитику на линию», а «нужно: поймать сколы на торце (тип детали такой-то), проверить наличие прокладки, считать маркировку». Под такой список интегратор уже не сможет впихнуть лишнее железо — каждая камера привязана к конкретной проверке.
Дальше — не заказывайте сразу всю линию. Возьмите пилот на одну-две самые дорогие точки: где брак реально утекает к клиенту и стоит денег. Докажете экономику на них — масштабируете на остальные с понятной ценой за точку. И не платите за стопроцентную автоматизацию там, где брак — десятые доли процента: гибрид «система + выборочный контроль человеком» там дешевле и честнее. Так и проверяется подрядчик — готов ли он резать вам смету, а не раздувать; если нет — это первый красный флаг.
Так мы эти системы и собираем — от выбора подсветки до отбраковки на PLC, как в кейсе контроля дефектов поверхности. Прежде чем подписывать чужую смету на 28 камер — выпишите свои точки контроля, прикиньте экономику на рекламациях и сверьте вилку на калькуляторе. Что входит в проект и как мы его ведем — в услуге компьютерного зрения. А лучше всего — пришлите фото пары дефектов и описание линии: по ним за вечер видно реальную сложность точек, честную смету и срок окупаемости. Это точнее любого «рассчитывается индивидуально» и ни к чему вас не обязывает.