+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 на производстве рулонных материалов машинным зрением

Какие дефекты видит система

Машинное зрение распознает большинство типовых дефектов рулонных материалов ещё на конвейере, до того как партия уйдет на склад или к заказчику.

Система находит:
  • канавки и бороздки;
  • выдувные отверстия;
  • включения;
  • трещины;
  • разрывы.

Что такое компьютерное зрение

Что такое компьютерное или машинное зрение?
Машинное зрение — это камеры и нейросеть, которые вместе анализируют объект в реальном времени. Камера снимает полотно, видео поступает на сервер, нейросеть ищет отклонения от нормы. Если находит дефект, система сразу подаёт сигнал.

Так работает автоматический контроль рулонных материалов: без остановки конвейера и без постоянного присутствия человека у линии.

Чем опасен необнаруженный брак

Пропущенный дефект редко остаётся локальной проблемой. Он тянет за собой цепочку последствий:
  • сбивается поток производства;
  • растет доля брака;
  • часть продукции приходится утилизировать;
  • линию останавливают для наладки.
Каждая такая остановка стоит предприятию времени и денег. Чем раньше найден дефект, тем дешевле его последствия.

Как работает машинное зрение на примере ML Sense

ML Sense — платформа Nord Clan для контроля качества продукции на основе машинного зрения и нейросетей. Продукт входит в реестр российского программного обеспечения. Расскажем, из каких компонентов она состоит.

  • 1. Камеры

    В основе системы — камеры высокого разрешения. Их устанавливают на определённом расстоянии от конвейера и настраивают на непрерывную съёмку полотна.

  • 2. Освещение

    Светодиодные лампы высокой интенсивности подсвечивают полотно так, чтобы система обнаружения дефектов рулонных материалов различала даже мелкие отклонения на поверхности.

  • 3. Сервер и программа ML Sense

    На сервер устанавливают ML Sense. Программа анализирует видеопоток с камер, находит брак и передаёт данные в информационную систему предприятия и в приложение оператора.

  • 4. Приложение оператора

    Оператор видит событие в приложении: время обнаружения, характеристику дефекта, фото. На основе отчёта он решает, отбраковывать партию или нет. Управлять контролем можно с компьютера, планшета или телефона на Android и iOS. Систему также настраивают на полностью автоматический режим, без участия оператора.

  • 5. Отчёты и интеграция с 1С и MES

    Каждый найденный дефект попадает в сводку: фото, тип, размеры, время обнаружения. Данные автоматически уходят в 1С и MES-систему предприятия, поэтому отдел ОТК видит полную картину по браку без ручного сбора отчётов.
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
Контроль качества дефектов углеволокна
Система на основе машинного зрения и нейросетей автоматически выявляет дефекты волокна (обрывы, узлы, включения) на конвейере со скоростью до 30 м/с, классифицирует брак и выдает сигнал оператору для извлечения дефектной намотки.

Результат:
  • Раннее обнаружение дефектов до этапа дальнейшей переработки сырья.
  • Уменьшение количества рекламаций от конечных клиентов.
Читать кейс

Что даёт машинное зрение для контроля дефектов рулонных материалов

Контроль качества рулонных материалов машинным зрением меняет саму логику проверки: вместо выборочного контроля партия проверяется полностью, в моменте.
  • Скорость
    Система обрабатывает поток данных быстрее, чем человек успевает визуально оценить полотно.
  • Объективность
    Оценка не зависит от усталости, внимания или опыта конкретного сотрудника.
  • Непрерывность
    После запуска контроль полотна машинным зрением идёт круглосуточно, без выходных.
  • Меньше ошибок
    Автоматизация убирает человеческий фактор из процесса проверки.
  • Дефекты, незаметные глазу
    Камера и нейросеть находят мелкие отклонения, которые сложно рассмотреть визуально.
  • Экономия
    Меньше затрат на ручной контроль и меньше простоев из-за брака, найденного слишком поздно.
  • Совместимость
    Систему встраивают в существующие процессы автоматизации и объединяют с другими системами управления производством.
  • Данные для анализа
    Собранная статистика по дефектам помогает находить закономерности и улучшать сам производственный процесс.

Как проходит внедрение

Проект системы контроля качества рулонных материалов обычно проходит в три этапа.
Подготовка
Специалисты выезжают на производство, изучают условия работы, определяют, какие дефекты нужно отслеживать. На месте выбирают точки установки камер и оценивают среду: освещённость, запылённость, вибрацию.
Внедрение
Под задачу подбирают камеры и серверное оборудование, настраивают точность распознавания брака.
Интеграция
Оборудование подключают к информационной системе предприятия, чтобы данные о браке сразу попадали в 1С или MES.
Такой подход подходит и для контроля качества плёнки машинным зрением, и для контроля качества бумаги машинным зрением: параметры настройки меняются, но логика внедрения остаётся одной.

Сколько стоит система

Итоговая цена складывается из нескольких статей:
  • оборудование (камеры, освещение);
  • обучение нейросети распознавать конкретные дефекты;
  • работы по внедрению и пусконаладке;
  • лицензия на программное обеспечение.

Точная сумма зависит от задачи: сколько линий нужно оснастить, какие дефекты искать, какая скорость конвейера. Ориентировочно проект стартует от 1 млн рублей.

Почему клиенты выбирают ML Sense

  • Лидер рынка компьютерного зрения
    Nord Clan разрабатывает системы машинного зрения для промышленности много лет и постоянно расширяет линейку решений.
  • Внедрение в реальные процессы
    Мы не тестируем гипотезы на бумаге, а ставим системы на действующие линии и доводим их до рабочего результата.
  • Проверенные компоненты
    Используем камеры, освещение и серверное оборудование, которые уже показали стабильную работу на других проектах.
  • Разработка систем компьютерного зрения
    Каждое решение адаптируем под конкретное производство, а не подгоняем задачу под готовую коробку.
  • Экспертиза в MLOps и сопровождении
    Модели дообучаем и поддерживаем после запуска, поэтому точность распознавания не падает со временем.
  • Опыт в крупных компаниях
    Мы внедряли машинное зрение на предприятиях с большим объёмом производства и знаем, как масштабировать решение.
Оставьте заявку. Мы изучим ваше производство и рассчитаем, сколько будет стоить контроль рулонных материалов на производстве для вашей линии.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense