+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
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ

Контроль исходного пруткового материала при штамповки листового металла компьютерным зрением

Что такое компьютерное или машинное зрение?

Что такое компьютерное или машинное зрение?
Машинное зрение — технология, которая учит камеры и программу распознавать объекты на видео и находить среди них брак.

Камера снимает пруток, программа сравнивает изображение с обученной моделью и ищет отклонения. Если находит дефект, система подает сигнал.

Раньше прутки перед штамповкой проверял человек. Он смотрел на заготовку и решал, годится она или нет. Контроль пруткового материала таким способом занимает время и зависит от внимания оператора. Машинное зрение в штамповке берет эту задачу на себя и работает без остановки.

Типовые дефекты исходного материала

Перед подачей прутка в штамп важно убедиться, что заготовка без изъянов. Иначе брак пойдёт дальше по цепочке и испортит готовое изделие.

Система ML Sense настраивается на обнаружение дефектов прутков и распознаёт:
  • Риски и царапины на поверхности
  • Расслоения металла
  • Флокены — мелкие трещины внутри структуры
  • Альфированный (газонасыщенный) слой
  • Неметаллические включения
  • Окалину и следы коррозии
Контроль поверхности прутков с помощью машинного зрения находит и то, что глазом почти не видно: тонкие трещины, мелкие раковины, забоины и вмятины на металле.
Примеры наших проектов
Контроль качества
металлопроката в бобинах
Система с помощью машинного зрения и нейросетей распознает дефекты на поверхности металлов (царапины, вмятины, коррозия, наплывы и др.) с точностью до 0,1 мм и классифицирует их по типам. Информация о дефекте отображается на мониторе оператора и передается в производственную систему предприятия.

Результат:
  • Время проверки 1 бобины занимает 20 минут вместо 2 дней.
  • Обеспечивается дальнейшая равномерная окраска благодаря обнаружению даже микроцарапин.
  • Снижаются затраты на возврат брака и рекламации.
Читать кейс

Как работает компьютерное зрение на примере ML Sense

  • 1. Высокоскоростные камеры

    Камеры высокого разрешения направлены на конвейер с прутками и постоянно снимают видео. Расстояние и угол установки подбираем под конкретную линию.

  • 2. Освещение

    Яркая светодиодная подсветка нужна, чтобы система машинного зрения для производства различала мельчайшие дефекты на металле, а не путала их с бликами или тенью.

  • 3. Сервер для обработки видеопотока

    На сервере работает программа ML Sense. Она анализирует видеопоток с камеры и через алгоритмы компьютерного зрения определяет брак. Данные о дефекте система передает в информационную систему предприятия и в приложение оператора.

  • 4. Приложение оператора

    Оператор видит в приложении каждое событие с браком: время обнаружения, площадь дефекта, размер, положение и расстояние от заданной точки. По этим данным он решает, отбраковать заготовку или нет. Управлять процессом можно с компьютера, планшета или телефона на Android и iOS. Система также умеет работать полностью в автоматическом режиме, без участия оператора.

  • 5. Отчёт и интеграция с 1С и MES

    Система собирает сводку по каждому дефекту: фото брака, тип, размеры и время обнаружения. Данные уходят в 1С или MES-систему предприятия, поэтому вся информация о качестве заготовок хранится в одном месте.

Зачем нужен автоматический контроль металла перед штамповкой

Автоматический контроль качества металла снижает издержки и экономит ресурсы на производстве.
  • Скорость и качество проверки
    Камеры анализируют прутки быстрее человека и не устают за смену.
  • Объективность
    Система оценивает заготовки по одним и тем же параметрам, поэтому результат не зависит от настроения или усталости оператора.
  • Непрерывная работа
    После запуска система контроля пруткового материала работает круглый год, 24 часа в сутки.
  • Меньше ошибок
    Автоматизация убирает человеческий фактор из процесса проверки.
  • Дефекты, которые трудно заметить
    Визуальный контроль металлических прутков камерами находит тонкие трещины, царапины и раковины, которые часто пропускает глаз.
  • Экономия ресурсов
    Брак находят на входе, до штамповки. Это снижает затраты на простои пресса и переделку деталей.
  • Совместимость с другими системами
    Машинное зрение для металлообработки легко встраивается в существующие процессы автоматизации и работает вместе с системами управления производством.
  • Данные для анализа
    Кроме поиска брака, система накапливает статистику по дефектам. Эти данные помогают находить причины брака и улучшать процесс на входе сырья.

Из каких шагов состоит внедрение

Подготовительный этап
Приезжаем на производство, смотрим на реальные условия работы: освещенность, запыленность, скорость конвейера. Определяем, какие дефекты нужно ловить и где ставить камеры.
Внедрение
Подбираем камеры и серверное оборудование под задачу, настраиваем систему на нужную точность распознавания.
Интеграция
Подключаем оборудование к информационной системе предприятия, чтобы данные о браке сразу попадали в 1С или MES.

Сколько стоит разработка системы контроля пруткового материала

Цена разработки системы машинного зрения складывается из нескольких частей:
  • оборудование — камеры и освещение;
  • обучение нейросети на реальных дефектах прутка;
  • пусконаладочные работы;
  • лицензия на использование ПО.

Итоговая стоимость зависит от задачи: количества камер, скорости конвейера, требуемой точности. Ориентировочно система контроля качества прутков обойдется от 1 млн рублей.

Почему клиенты выбирают Nord Clan

  • ML Sense входит в реестр российского программного обеспечения и работает на реальных производствах, а не только в тестовом режиме.
  • Мы подбираем проверенные камеры и оборудование под задачу. Разрабатываем систему контроля металлопроката с нуля под конкретный конвейер и сопровождаем её после запуска — от обучения модели до поддержки на этапе MLOps.
  • За плечами команды — внедрения в крупных компаниях с разной спецификой производства.
Если хотите узнать, во сколько обойдётся контроль качества металлопроката на вашем производстве, оставьте заявку. Мы посчитаем стоимость под вашу задачу и покажем, как система будет работать на вашем конвейере.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense