Ozon — автоматизированное измерение габаритов товаров на складах с помощью компьютерного зрения

OzonTech разработала собственную систему автоматического измерения объёмно-весовых характеристик (ОВХ) товаров на складах маркетплейса. До внедрения сотрудники измеряли габариты вручную с помощью рулеток и линеек — процесс, не масштабируемый при росте ассортимента. Новая система использует стереокамеры (Intel RealSense D415), обычную веб-камеру для плоских объектов и нейросети для сегментации и расчёта depth map. Система способна определять длину, ширину, высоту и вес товара, в том числе в прозрачной, глянцевой и тёмной упаковке — наиболее сложных случаях для компьютерного зрения.

• Некорректные данные об ОВХ товаров вызывали ошибки при:

• расчёте комиссий продавцов

• формировании заданий на размещение товаров на складе

• оценке занимаемого объёма хранения

• планировании загрузки грузовиков Ручное измерение не масштабируется при росте числа SKU и географии складов.

• Автоматизировать измерение ОВХ для всех типов товаров (любой формы, материала, упаковки)

• Снизить количество ошибок в данных о габаритах и весе

• Обеспечить масштабируемость системы на все склады Ozon

• Ускорить процесс приёмки товаров

• Финансы

• Снижение ошибок расчёта комиссий продавцов за счёт корректных ОВХ

• Оптимизация использования складского пространства и загрузки транспорта

• Результаты в денежном выражении не раскрыты публично Время

• Автоматическое измерение вместо ручного с рулеткой — многократное ускорение операции

• Для измерения всей партии одного SKU достаточно замерить один экземпляр Качество и эффективность

• Система обучена на более чем 15 000 реальных фотографий склада для сегментации объектов

• Дополнительно собрано 10 000 реальных фото товаров для распознавания прозрачной/полупрозрачной упаковки

• Конфигурация: 2 стереокамеры (под углом 60°, высота 800 мм) + 1 веб-камера для плоских объектов

• Применены нейросети: IGEV-Stereo (depth estimation) и YOLOv8m-seg (сегментация, контур товара внутри прозрачной упаковки)

• Итоговая точность: результаты тестирования не раскрыты публично (система на стадии тестирования разных конфигураций) Нагрузка и масштаб

• Применяется на складах Ozon (точное число складов не раскрыто)

• Разработана для охвата всей географии складской сети Ozon в России

• Покрывает товары всех типов: любые формы, материалы (стекло, чёрные поверхности, глянцевая плёнка) Надёжность

• Данные не раскрыты публично (проект на стадии тестирования) Импортозамещение и compliance

• Решение построено на открытых нейросетях (YOLOv8m-seg, IGEV-Stereo) без зависимости от закрытого зарубежного ПО

• Вычислительный блок MVP: Raspberry Pi 4 Model B — доступное и не санкционное оборудование

• Intel RealSense D415 — доступная в России серия Качественный эффект (если цифры не раскрыты): Проект демонстрирует зрелость ML-инфраструктуры OzonTech: компания самостоятельно разрабатывает специализированные системы компьютерного зрения для складской логистики, снижая зависимость от внешних вендоров и получая полный контроль над точностью данных об ОВХ — критически важных для корректного биллинга и планирования.