Мобильное приложение для оценки качества краба

Главное о кейсе

Мобильное приложение CrabMIC позволяет определить, какая часть конечности краба заполнена мясом, а какая - пустотами. Приложение не имеет аналогов на рынке. Нейронная сеть обрабатывает фотографию среза конечности краба и рассчитывает процентное соотношение мяса и пустот за несколько секунд - точность распознавания составляет 99%.
____________________

The CrabMIC mobile application allows you to determine which part of a crab's limb is filled with meat and which part is filled with voids. The application has no analogues on the market. The neural network processes a photo of a section of a crab limb and calculates the percentage of meat and voids in a few seconds - with 99% accuracy.

Как проект изменил жизнь пользователей

Мобильное приложение CrabMIC — новая для промысловой индустрии разработка. Она позволяет унифицировать подход к определению качества продукции и полностью исключает субъективную оценку процента наполнения варено-мороженых конечностей краба мясом. Расчет его содержания в единице продукции автоматизирован за счет применения технологий искусственного интеллекта.
____________________

The CrabMIC mobile application is a new development for the fishing industry. It allows you to unify the approach to determining the product quality and completely eliminates the subjective assessment of the meat content of boiled-frozen crab legs. Calculation of its content in a production unit is automated through the use of artificial intelligence technologies.

Бизнес-задача и ее решение

Мобильное приложение разработано с целью унификации подходов к определению качества крабов, предотвращая споры между покупателями и продавцами, основанные на субъективной оценке (на глаз).
____________________

The mobile application is designed to standardize approaches to determining the quality of crabs, preventing disputes between buyers and sellers based on subjective (eye) assessment.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

После загрузки фотографии в мобильное или WEB-приложение детекционная нейронная сеть распознает на фотографии срезы конечностей. После этого сегментационная нейронная сеть распознает на выделенных участках области мяса и пустот. По выделенным участкам алгоритм строит битовые карты сегментации и рассчитывает соотношение площадей.
____________________

After uploading the photo to a mobile or web application, the detection neural network recognizes sections of limbs in the photo. Next, the segmentation neural network detects areas of flesh and voids in the selected areas. Based on the selected areas, the algorithm builds segmentation bitmaps and calculates the area ratio.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Сотрудничество с заказчиком началось с адаптации мобильного приложения под android 13 версии. Наша команда внедрила ряд существенных доработок интерфейса, а также бэкенда. Данные доработки позволили оптимизировать пользовательские сценарии и повысить быстродействие приложения.
____________________

The cooperation with the client started with the adaptation of the mobile application to the Android 13 version. Our team implemented a number of significant improvements to the user interface and backend. These improvements made it possible to optimize user scenarios and increase the performance of the application.

Скриншоты