Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
ML Sense

Разработано в NordClan

Готовое решение для контроля качества продукции на производствах конвейерного типа

Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!

ML Sense включен в реестр отечественного ПО:

Типовые задачи и области применения ML Sense:

  • 1
    Обнаружение посторонних включений
    Распознавание инородных объектов на линии производства, в продукции при поставке валом.
  • 2
    Обнаружение поверхностных дефектов
    Распознавание повреждения, загрязнения, разрыва на материалах. Определение вкраплений на листовой продукции.
  • 3
    Идентификация по типу и цвету
    Выделение объектов, которые соответствуют заданным параметрам, подсчет или уведомление оператора о наличии бракованного элемента.
  • 4
    Контроль нанесения маркировки
    Определение правильного нанесения информации, положения этикеток на продукции или упаковке.
  • 5
    Контроль геометрических параметров
    Контроль изделий по форме, размеру, толщине
  • 6
    Сортировка (сортомат) и отбраковка
    Сортировка изделий на конвейере по заданным параметрам

Примеры использования ML Sense:

Функциональные возможности ML Sense

Точность измерений брака до 0,0125 мм
Подходит для конвейеров со скоростью работы до 50 м/c
Возможность детектировать брак и дефекты, выполнять сортировку, а также проверять корректность нанесения маркировки.
Возможность установки системы на несколько конвейерных линий.
Возможность управлять процессом отбраковки как с компьютера, так и с мобильного телефона из любой точки мира.
    Отличительной особенностью ML Sense является возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.

    Принцип работы системы ML Sense:

    Высокоскоростная камера устанавливается над конвейерной лентой и передает видеопоток высокой скорости на сервер. Камера подбирается в зависимости от скорости работы конвейера и размера брака, который нужно детектировать.
    На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с
    помощью алгоритмов машинного зрения определяет брак и передает данные в приложение оператора.
    В программе для оператора отображается событие, регистрирующее брак.
    Оператор может посмотреть время события, получить отчет по характеристике брака (площадь, размер, положение и расстояние от заданной точки) и принять решение об отбраковке. Оператор может управлять процессом контроля как со стационарного компьютера, так и с планшета или мобильного телефона (Android, iOS).
    Запросить демонстрацию работы
    Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.
    Некоторые примеры внедрения ML Sense
    ML Sense на производстве волокна
    Брак на производстве волокна глазами оператора: волокно имеет загибы и отломы.
    Брак "глазами" камер машинного зрения на посте контроля. Обнаружены дефекты - ворсинки.
    На пост оператора передается информация о дефекте.
    ML Sense на карьере для контроля гранулометрического состава породы при проведении взрывных работ
    По анализу состава фракций, их размера на конвейерной ленте можно оптимизировать режим работы перерабатывающих установок - не допустить остановку дробилок из-за превышения допустимых размеров кусков породы и фракций, которые установка не сможет обработать и т.п.

    Также предусмотрена возможность с помощью ML Sense классифицировать породу по ее виду, цвету, а также контролировать наличие посторонних включений.
    ML Sense для контроля дефектов гипсокартона: сколы, механические повреждения
    Алгоритм машинного зрения непрерывно анализирует видеопоток с конвейерной линии и фиксирует отклонение листов гипсокартона от заданных параметров. В случае детектирования брака отправляется сообщение оператору на планшет.


    ML Sense для контроля дефектов при производстве минеральной ваты
    Минеральная вата на конвейерной ленте.
    Брак: наличие "бугра".


    На пост оператора передается информация о дефекте.

    ML Sense для контроля дефектов проката металлов
    Этапы внедрения ML Sense:
    1
    Подготовительный этап
    Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы предприятия и вместе с заказчиком определяем параметры для отслеживания брака. Определяем места для установки камер и проводим оценку рабочей среды: освещенность, запыленность помещения и т.п.
    2
    Внедрение и интеграция
    На основе полученной информации подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку для достижения необходимой заказчику точности распознавания брака. После установки оборудования на производстве интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
    3
    Поддержка
    Помогаем поддерживать работу системы отслеживания брака, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функциональность в программу.
    Документация:
    Документация, содержащая описание функциональных характеристик программного обеспечения и информацию, необходимую для установки и эксплуатации программного обеспечения, доступна для скачивания по ссылке.
    Установка ПО и комплект поставки
    Система ML Sense распространяется вместе с оборудованием, на которое предустановлено программное обеспечение. Система начинает работать при включении оборудования и не требует каких-либо действий пользователя по настройке ПО.
    Стоимость ML Sense
    Стоимость системы ML Sense рассчитывается индивидуально на основании потребностей каждой организации, для уточнения цены звоните по телефону +7 499 112-39-39.
    Заказать обратный звонок
    Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.