+7 499 112-39-39
+7 499 112-39-39
пн-пт 09:00 - 18:00 (Мск)
Заказать звонок
+7 499 112-39-39
Я даю Согласие на обработку файлов cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности. В случае отказа от обработки cookie я проинформирован о необходимости прекратить использование Сайта или отключить файлы cookie в настройках браузера.
OK

Конвейерные ленты

Автоматический контроль целостности различных типов конвейерных лент (в т. ч. резинотканевые, резинотросовые, пищевые, металлические цельнокатаные) с использованием технологии машинного зрения
Заполните форму,
чтобы получить консультацию

ML Sense
Конвейерные ленты

Автоматический контроль целостности различных типов конвейерных лент (в т. ч. резинотканевые, резинотросовые, пищевые, металлические цельнокатаные) с использованием технологии машинного зрения
Получить предложение

Система машинного зрения для контроля качества продукции и процессов

  • ML Sense
    ИИ-платформа для контроля качества на производствах конвейерного типа на основе машинного зрения и нейросетей
  • ML Sense Конвейерные ленты в реестре отечественного ПО
    Российская разработка. ПО ML Sense Конвейерные ленты включено в реестр РПО
    15.07.2026. Реестровая запись №34500 от 15.07.2026.

Как работает система контроля
целостности конвейерной ленты

Камера на производственной линии
На конвейерной линии устанавливаются камеры и датчики, которые обеспечивают постоянную видеофиксацию движения.
Датчик для отслеживания ленты
С помощью камеры идет непрерывная видеофиксация движения ленты.
Датчик для отслеживания ленты
Алгоритм ML Sense, использующий нейросети, в реальном времени анализирует характеристики оборудования и контролирует состояние стыков, оперативно выявляя любые аномалии.
Повреждение стыка ленты
Результаты работы системы отображаются на посту контроля. В случае обнаружения дефекта, оператор линии немедленно получает уведомление.
Все данные передаются в систему MES и 1С для дальнейшей обработки и хранения.

Как работает система контроля
целостности конвейерной ленты

Система видеомониторинга
На конвейерной линии устанавливаются камеры и датчики.
Изображение разрыва ленты
С помощью камеры идет непрерывная видеофиксация движения ленты.
Оповещение о неисправности
Алгоритм ML Sense, использующий нейросети, в реальном времени анализирует характеристики оборудования и контролирует состояние стыков.
Интерфейс панели оператора
Результаты работы системы отображаются на посту контроля. В случае обнаружения дефекта, оператор линии получает уведомление.
Все данные передаются в систему MES и 1С.

Типы конвейерных лент,
с которыми работает система

  • Резинотканевые
  • Пищевые
  • Резинотросовые
  • Металлические цельнокатаные

Типы конвейерных лент, с которыми работает система

  • Резинотканевые
  • Пищевые
  • Металлические цельнокатные
  • Резинотросовые

Что вы получите после внедрения ML Sense Конвейерные ленты

  • Автоматизированный
    контроль состояния лент
    Исключается человеческий фактор при мониторинге износа благодаря машинному зрению и нейросетям.
  • Минимизация аварийных простоев
    Снижается частота и продолжительность незапланированных остановок, вызванных критическим износом и разрывами.
  • Визуализация повреждений
    Оптимизация затрат на ТМЦ
    Сокращаются расходы на замену за счет раннего обнаружения критических дефектов (порывов) и предотвращения повреждений
  • Пример дефектной области
    Увеличение ресурса конвейерных лент
    Продлевается срок службы оборудования благодаря своевременному выявлению износа и плановому ремонту.
  • Автоматический контроль состояния
    Эффективное использование персонала
    Сотрудники освобождаются от рутинных обходов и могут сосредоточиться на других задачах.

Что вы получите после внедрения ML Sense Конвейерные ленты

  • Модуль анализа ленты
    Автоматизированный
    контроль состояния лент
    Исключается человеческий фактор при мониторинге износа благодаря машинному зрению и нейросетям.
  • Лента с трещиной
    Минимизация аварийных простоев
    Снижается частота и продолжительность незапланированных остановок, вызванных критическим износом и разрывами.
  • Обнаруженный дефект покрытия
    Оптимизация затрат на ТМЦ
    Сокращаются расходы на замену лент за счет раннего обнаружения критических дефектов (порывов) и предотвращения повреждений
  • Сбой в шве ленты
    Увеличение ресурса конвейерных лент
    Продлевается срок службы оборудования благодаря своевременному выявлению износа и плановому ремонту.
  • Поверхность с износом
    Эффективное использование персонала
    Сотрудники освобождаются от рутинных обходов и могут сосредоточиться на других задачах.
Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense Конвейерные ленты
Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense Конвейерные ленты

Окно детекции
контроля целостности ленты

Окно детекции
контроля целостности ленты

Пример выявления дефекта ленты

ML Sense Конвейерные ленты определяет разрыв и указывает его местоположение.
На фото рост дефекта ленты в динамике.

Пример выявления дефекта ленты

ML Sense Конвейерные ленты определяет разрыв и указывает его местоположение.
На фото рост дефекта ленты в динамике.

Преимущества системы контроля качества
ML Sense Конвейерные ленты

  • Используются нейросетевые алгоритмы в реальном времени
    Исключается человеческий фактор. Распознаются любые порывы ленты от 10 мм.
  • Легко интегрируется с оборудованием и системами предприятия
    Позволяет автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
  • Точность распознавания дефектов до 98%
    При скорости конвейерной ленты до 5 м/c
  • Контроль нескольких линий одновременно
    Может контролировать целостность нескольких конвейерных линий одновременно.
  • Единый центр брака
    Все данные поступают в централизованную систему обработки.
  • Стабильная работа в сложных условиях
    Работает в условиях плохой освещенности, высокой влажности, низких/высоких температур
  • Российская разработка
    Входит в реестр отечественного ПО. Не зависит от санкций. При приобретении лицензии заказчик может применять налоговые льготы, включая освобождение от НДС и специальные механизмы учета затрат на ПО (согласно законодательству РФ).
  • Доступна с ПК и телефона
    Из любой точки мира

Преимущества системы контроля качества ML Sense Конвейерные ленты

  • Используются нейросетевые алгоритмы в реальном времени
    Исключается человеческий фактор. Распознаются любые порывы ленты от 10 мм.
  • Легко интегрируется с оборудованием и системами предприятия
    Позволяет автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
  • Точность распознавания дефектов до 98%
    При скорости конвейерной ленты до 5 м/c
  • Контроль нескольких линий одновременно
    Может контролировать целостность нескольких конвейерных линий одновременно.
  • Единый центр брака
    Все данные поступают в централизованную систему обработки.
  • Стабильная работа в сложных условиях
    Работает в условиях плохой освещенности, высокой влажности, низких/высоких температур
  • Российская разработка
    Входит в реестр отечественного ПО. Не зависит от санкций.
  • Доступна с ПК и телефона
    Из любой точки мира

Функциональные возможности
ML Sense Конвейерные ленты

  • Анализ в реальном времени видеопотока, распознавание разрывов ленты с помощью машинного зрения и нейронных сетей
  • Обнаружение дефекта и передача данных в приложение оператора
  • Формирование подробных отчетов, интеграция с АСУ и оборудованием с возможностью автоматизировать реакцию на событие без участия оператора
  • Точность распознавания износа до 0,01 мм на конвейерах со скоростью работы до 50 м/c

Автоматический контроль дефектов конвейерной ленты в морском порту

Система с помощью машинного зрения и нейросетей выполняет круглосуточный контроль состояния конвейерной ленты в режиме реального времени.

Автоматически выявляет порезы, надрывы, пробои и другие повреждения поверхности на движущемся конвейере со скоростью до 3,5 м/с, фиксирует координаты дефектов и передает оповещения операторам.
Читать кейс

Запишитесь на демонcтрацию возможностей
ML Sense Конвейерные ленты

Запишитесь на демонcтрацию возможностей ML Sense

Клиенты и партнеры ML Sense

Росатом
Saint-Gobain
Ariston
Павлик
Техностиль
KDV
Стальпром Оборудование
С Инновации
Красцветмет

Клиенты и партнеры ML Sense

Росатом
Saint-Gobain
Ariston
Павлик
Техностиль
KDV
Стальпром Оборудование
С Инновации
Красцветмет

Отзывы

Отзывы

"ООО “Аристон Термо Русь” благодарит компанию ООО “Норд клан” за профессионализм и качество работ. Команда подрядчика продемонстрировала понимание задачи и слаженную работу на всех этапах. А также высокий уровень экспертизы в области машинного обучения и нейросетей.

Результаты внедрения системы соответствуют нашим ожиданиям. Система демонстрирует стабильную и точную работу, позволяя своевременно выявлять дефекты. Кроме того, обеспечивает сбор ценных данных, которые могут быть использованы для дальнейшего совершенствования производственного процесса.

Команда специалистов продемонстрировала оперативную реакцию на возникающие вопросы и выработку соответствующих решений."

Аристон Термо Русь
Менеджер по качеству

"Мы выбрали готовое решение ООО “Норд клан” - ML Sense, которое соответствовало нашим требованиям по скорости обнаружения дефектов и небольшим срокам внедрения продукта.

По итогам внедрения системы мы достигли поставленные цели: запущен единый центр контроля брака, который интегрирован с MES-системой… Система в реальном времени собирает информацию о всех дефектах, сохраняет историю и формирует отчеты, обеспечивает автоматическую выгрузку информации в систему MES предприятия.

Это позволило повысить выход готовых изделий, соответствующих стандартам качества, уменьшить затраты на брак и количество рекламаций от покупателей, а также снизить репутационные риски."

Росатом
Генеральный директор "Алабуга-волокно"
Этапы внедрения ML Sense Конвейерные ленты
Этапы внедрения ML Sense Конвейерные ленты
Подготовительный этап
Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы конвейера.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Внедрение и интеграция
Подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку.
После установки оборудования на конвейере интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
Поддержка

Помогаем поддерживать работу системы контроля целостности ленты, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функцию в программу.
Подготовительный этап
Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы конвейера.
Совместно с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы.
Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.
Внедрение и интеграция
Подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку.
После установки оборудования на конвейерной ленте интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
Поддержка

Помогаем поддерживать работу системы контроля целостности ленты, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функцию в программу.

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.
Доступ в личный кабинет предоставляется как SAAS-решение в виде интернет-сервиса, специальные действия по установке ПО на стороне пользователя не требуются.
Инструкция по эксплуатации

Стоимость ML Sense Конвейерные ленты

Стоимость системы ML Sense рассчитывается индивидуально на основании целей и задач каждой организации, для уточнения цены звоните по телефону +7 499 112-39-39 или оставьте заявку на расчет
Получить предложение и расчет стоимости
Систему машинного зрения ML Sense можно использовать для задач автоматизации производства:
Систему машинного зрения ML Sense можно использовать для задач автоматизации производства:
  • Обнаружение посторонних включений
    Распознавание инородных объектов на линии производства, в продукции при поставке валом.
  • Обнаружение поверхностных дефектов
    Распознавание повреждения, загрязнения, разрыва на материалах. Определение вкраплений на листовой продукции.
  • Идентификация по типу и цвету
    Выделение объектов, которые соответствуют заданным параметрам, подсчет или уведомление оператора о наличии бракованного элемента.
  • Контроль нанесения маркировки
    Определение правильного нанесения информации, положения этикеток на продукции или упаковке.
  • Контроль геометрических параметров
    Контроль изделий по форме, размеру, толщине
  • Сортировка (сортомат) и отбраковка
    Сортировка изделий на конвейере по заданным параметрам
Получите консультацию и расчет стоимости внедрения системы
ML Sense Конвейерные ленты
Автоматизируйте процесс контроля ленты