+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 качества покраски при производстве напольных покрытий компьютерным зрением

Что такое компьютерное зрение

Что такое компьютерное или машинное зрение?
Компьютерное зрение — технология, которая учит камеру находить дефекты вместо человека. Камера снимает поверхность, нейросеть анализирует кадр и сравнивает его с эталоном. Если находит брак, система подает сигнал оператору или сама останавливает линию.

Для производителей напольных покрытий это способ проверять каждую панель на конвейере, а не выборочно. Машинное зрение на производстве работает без перерывов.

Какие дефекты покраски находит машинное зрение

Мы обучаем нейросеть под конкретный тип покрытия: ламинат, паркетную доску, HDF, MDF, SPC или LVT. Система распознает большинство типовых дефектов окрашенной поверхности:
  • Пятна, в том числе непросыхающие
  • Вздутие краски и пузыри
  • Отслоение верхнего слоя при окраске по старому покрытию
  • Грубую фактуру и шагрень
  • Проступание нижнего слоя краски
  • Жухлость и низкую укрывистость
  • Следы кисти и подтеки
  • Непрокрас, пропуски, искривления рисунка
  • Трещины любого размера, включая мелкую сетку
Чем раньше система находит дефект, тем меньше бракованных панелей уходит дальше по линии.

Как работает контроль качества покраски на примере ML Sense

Система машинного зрения для производства ML Sense строится из пяти частей.

  • 1. Камеры

    Мы устанавливаем камеры высокого разрешения над конвейером на расчетном расстоянии от поверхности. Камеры снимают непрерывный видеопоток и передают его на сервер.

  • 2. Освещение

    Мощная светодиодная подсветка нужна, чтобы камера различала мелкие дефекты: тонкие трещины, легкую шагрень, небольшой разнотон.

  • 3. Сервер обработки видео

    На сервере работает программа ML Sense. Она анализирует видеопоток, находит брак с помощью алгоритмов машинного зрения и передает данные в систему предприятия и приложение оператора.

  • 4. Приложение оператора

    Оператор видит каждое событие брака: время, площадь, размер, положение на панели, расстояние от заданной точки. Он решает, отбраковать изделие или нет. Приложение работает на компьютере, планшете и телефоне (Android или iOS). Систему можно настроить и на полностью автоматический режим, без участия человека.

  • 5. Отчеты и интеграция
    с 1С и MES

    Система собирает сводку по каждому дефекту: фото, тип, размеры, время обнаружения, и передает данные в 1С или MES предприятия.

Зачем нужен автоматический контроль качества покраски

  • Скорость
    Система проверяет каждую панель за доли секунды. Человек столько не успевает физически.
  • Объективность
    Камера не устает и не пропускает дефекты из-за невнимательности. Оценка не зависит от настроения или опыта контролера.
  • Непрерывность
    После запуска система работает 24/7, без перерывов на смены и выходные.
  • Меньше ошибок
    Автоматизация убирает человеческий фактор из процесса отбраковки.
  • Точность
    Нейросеть находит мелкие дефекты, которые человеческий глаз часто пропускает: небольшой разнотон, легкие подтеки, точечные включения.
  • Экономия
    Меньше расходов на фонд оплаты труда контролеров и меньше потерь от простоя линии из-за брака, найденного слишком поздно.
  • Совместимость
    Систему легко встроить в существующую автоматизацию производства и связать с MES.
  • Данные для анализа
    Собранная статистика по дефектам помогает находить причины брака и настраивать сам процесс окраски.

Как проходит внедрение системы машинного зрения

Подготовка
Мы выезжаем на производство, смотрим на реальные условия работы конвейера, определяем, какие дефекты нужно выявлять в первую очередь. Оцениваем освещенность и запыленность помещения, подбираем точку установки камер.
Внедрение
По итогам обследования подбираем камеры и серверное оборудование, настраиваем систему под нужную точность распознавания.
Интеграция
После установки оборудования подключаем систему к 1С или MES предприятия, чтобы данные о браке сразу попадали в общую информационную систему.

Сколько стоит разработка системы машинного зрения для контроля покраски

Итоговая цена складывается из нескольких частей:
  • оборудование: камеры и освещение;
  • обучение нейросети под ваш тип дефектов;
  • пусконаладочные работы;
  • лицензия на ПО.

Точную стоимость мы считаем под конкретную задачу: тип покрытия, скорость линии, количество точек контроля. Ориентир по рынку — от 1 млн рублей.

Почему клиенты выбирают ML Sense

  • Внедрение в реальные процессы
    ML Sense работает на действующих линиях, а не только в демо-версиях.
  • Проверенные компоненты
    Мы подбираем камеры и оборудование, которые уже показали себя на похожих задачах.
  • Разработка систем машинного зрения под задачу
    Настраиваем алгоритмы под конкретный тип покрытия и дефекты.
  • Экспертиза в MLOps
    Мы сопровождаем систему после запуска: дообучаем модель, если меняется продукция или сырье.
  • Опыт внедрения в крупных компаниях
    Среди наших клиентов производственные предприятия разного масштаба, в том числе крупные холдинги.
Оставьте заявку, и мы посчитаем, сколько будет стоить система контроля покраски под ваше производство.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense