Od výzkumu k funkčnímu MVP: jak jsme pro CEWE vyřešili unikátní problém pomocí netradiční kombinace computer vision, hardwaru a softwarového engineeringu

Klient a výchozí situace

Cíle projektu

• Ověřit proveditelnost pomocí prototypu a výzkumu.
• Najít efektivní kombinaci více CV metod pro zajištění přesnosti.
• Navrhnout a postavit vlastní capture chamber s řízeným osvětlením.
• Integrovat Canon EOS přes EDSDK a vytvořit řídicí aplikaci na Raspberry Pi.
• Iterovat systém do stabilního MVP vhodného pro reálný provoz.
• Navrhnout architekturu schopnou růstu podle budoucích potřeb CEWE.

Naše řešení

Projekt vyžadoval propojit několik technologických domén do jednoho integrovaného řešení. Společně s vývojovou laboratoří CEWE jsme:

1. Krok 01

   Postavili funkční capture chamber

   Navrhli a postavili jsme komoru se stabilním osvětlením tak, aby byly při snímání zajištěné konzistentní světelné a barevné podmínky.

2. Krok 02

   Integrovali Canon EOS pomocí Canon SDK

   Řešení zahrnuje kameru Canon EOS s vysokým rozlišením a přesným podáním barev, integrovanou do capture pipeline pro získání kvalitních obrazových dat.

3. Krok 03

   Vyvinuli desktopovou aplikaci v Electronu

   Operátorská desktopová aplikace v Electronu umožňuje jednoduché ovládání snímání, komunikaci s komorou i interakci se systémem.

4. Krok 04

   Nasadili pokročilé metody analýzy a porovnávání obrazu

   Tuto kombinaci jsme zahrnuli do pipeline, což umožnilo vysokou přesnost i pro variabilní produkty.

   • OpenCV pro pokročilou analýzu statického obrazu (pre-processing, srovnávací statistiky a klíčové vizuální charakteristiky).
   • Porovnávání na základě embeddingů pomocí TorchVision, kde převádíme obrázky do embedding vektorů pro výrazně přesnější vyhledávání podobnosti a porozumění vizuální struktuře.

5. Krok 05

   Optimalizovali matching na složitost n*log(n)

   Optimalizace algoritmu umožnila systému škálovat na reálné provozní objemy CEWE.

6. Krok 06

   Navrhli robustní backend (Spring Boot + MariaDB)

   Backend zajišťuje business logiku, integraci do CEWE pipeline i stabilní provoz všech komponent.

Výsledky

• Posunuli jsme se od prototypu k plně funkčnímu MVP.
• Systém dokáže přesně identifikovat produkty i při vysoké variabilitě vstupních dat.
• Matching běží dostatečně rychle pro reálnou zátěž fotolabu.
• Řešení je škálovatelné a rozšiřitelné pro další produktové řady.
• Úspěšně jsme propojili hardware, analýzu obrazu a backend do jednoho integrovaného systému.

Reference klienta

Brzy na Clutch

Shrnutí jednou větou

Pro CEWE jsme vytvořili unikátní systém kombinující řízené snímání, pokročilou analýzu obrazu a robustní backend, a proměnili složitý problém bez existujícího řešení ve funkční MVP.