Tilda Publishing
Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
ML Sense
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:
- 1Обнаружение посторонних включенийРаспознавание инородных объектов на линии производства, в продукции при поставке валом.
- 2Обнаружение поверхностных дефектовРаспознавание повреждения, загрязнения, разрыва на материалах. Определение вкраплений на листовой продукции.
- 3Идентификация по типу и цветуВыделение объектов, которые соответствуют заданным параметрам, подсчет или уведомление оператора о наличии бракованного элемента.
- 4Контроль нанесения маркировкиОпределение правильного нанесения информации, положения этикеток на продукции или упаковке.
- 5Контроль геометрических параметровКонтроль изделий по форме, размеру, толщине
- 6Сортировка (сортомат) и отбраковкаСортировка 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.
✔ 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 внедрений 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.
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.