Автоматический контроль дефектов конвейерной ленты в морском порту

Клиент — крупный портовый оператор Дальнего Востока. Обрабатывает более 10 млн тонн грузов ежегодно, основной грузопоток — уголь и металлопрокат.

В порту конвейерные линии работают практически без остановки и используются для перемещения сыпучих абразивных материалов. Со временем на поверхности появляются различные повреждения: разрезы, надрывы, пробития и участки локального износа. На первых этапах такие дефекты почти незаметны, однако при дальнейшей эксплуатации быстро увеличиваются и могут привести к разрыву ленты.

Последствия для предприятия — остановка конвейерной линии, простой перегрузочного оборудования, нарушение графика отгрузки и дополнительные расходы на восстановление и замену ленты. Поэтому для заказчика важно выявлять дефекты до того, как они приведут к аварийной остановке.

Основная задача проекта — разработать систему для мониторинга поверхности конвейерной ленты 24/7, автоматически обнаруживать даже небольшие повреждения и оперативно уведомлять персонал о появлении дефектов.

В основе решения используется ML Sense — платформа промышленного машинного зрения с нейросетевой обработкой видеопотока.

На участке конвейера устанавливаются камеры, которые непрерывно фиксируют движение ленты. Полученное изображение передается в систему аналитики, где компьютерного зрения для конвейеров в режиме реального времени определяют наличие повреждений и классифицируют их по типам.

Виды дефектов:

• продольные порезы;
• угловые надрывы;
• сквозные повреждения;
• локальные дефекты поверхности.

Система корректно работает на высокой скорости движения ленты (до 3,5 м/с).

При регистрации дефекта система автоматически формирует уведомление для оператора и сохраняет координаты поврежденного участка. Это позволяет быстро локализовать проблему, контролировать развитие дефекта и заранее планировать обслуживание оборудования.