Свердловское предприятие «Теплит» автоматизирует контроль качества газобетонных блоков

УрБК, Екатеринбург, 21.04.2026. Свердловский производитель строительных материалов «Теплит» (входит в строительный холдинг «Атом») внедряет технологии искусственного интеллекта для автоматизации контроля качества продукции. На заводе по выпуску газобетонных блоков запускается система машинного зрения, позволяющая выявлять дефекты непосредственно на производственной линии.

Как сообщили в пресс-службе «Атома», технология предусматривает автоматический анализ изображений и видео с помощью нейросетей. На производственной линии установлены камеры, фиксирующие всю проходящую продукцию и сохраняющие данные на внутренние серверы компании. Специалисты предварительно обучают модель, размечая снимки и классифицируя виды брака, после чего система в режиме реального времени анализирует поток и с высокой точностью определяет дефектные изделия. «Система машинного зрения реализуется на внутренних серверах предприятия без передачи данных во внешние облачные хранилища. Сейчас ее основная задача — контроль качества продукции, чтобы дефектный блок не уходил на склад или заказчику. Первые результаты уже есть», — сообщил заместитель главного инженера по IT «Теплит» Антон Тонкушин.

На предприятии уточнили, что используются типовые сверточные нейронные сети, которые непрерывно дообучаются. Внедрение технологии позволит снизить влияние человеческого фактора и обеспечить стабильное качество продукции. В компании отмечают, что применение машинного зрения будет расширяться. Следующим этапом станет автоматизация учета выпущенной продукции, а в перспективе — интеграция системы в контур управления оборудованием: от активации сигнальной индикации при выявлении критических дефектов до возможной автоматической остановки производственной линии.

Еще одно направление внедрения искусственного интеллекта связано с прогнозированием характеристик продукции на ранних этапах производства. Система анализирует данные со всех трех площадок «Теплита» в Березовском, Рефтинском и Сысерти и позволяет заранее оценивать прочность и плотность блоков. Это дает возможность технологам оперативно корректировать состав сырьевой смеси и ускорять отгрузку готовой продукции без потери качества.