+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

Мониторинг и контроль последовательности сборки изделий компьютерным зрением

Что такое компьютерное зрение

Что такое компьютерное или машинное зрение?
Машинное зрение учит камеру видеть конвейер и понимать, что на нём происходит. Камера снимает видео и передаёт его в систему. Нейросеть разбирает каждый кадр и ищет отклонения: пропущенную деталь, неверный порядок операций, брак сборки. Как только система находит ошибку, она подаёт сигнал оператору. Система работает на конвейере без остановки и без участия человека.

К чему приводят ошибки в последовательности сборки

Если операции на конвейере идут не по плану, то производство теряет деньги и время.
  • Нарушение потока производства.
  • Растёт процент брака.
  • Часть продукции приходится списывать.
  • Линию останавливают, чтобы найти и исправить ошибку.
Готовое изделие работает правильно только тогда, когда его собрали по порядку. Каждый этап описан в техническом задании: какие детали ставить, в каком порядке, с какими допусками по размеру и материалу. Именно за этим порядком следит контроль последовательности сборки машинным зрением.

Примеры наших проектов

Контроль маркировки и этикеток
Система с помощью машинного зрения и нейросетей проверяет соответствие этикеток выпущенной продукции, читаемость текста и корректность лазерной маркировки на канистрах масла.
Контроль корректности данных (номер партии, дата производства).
Контроль соответствия этикетки продукту (отсутствие пересортицы).
Контроль качества наклейки (отсутствие замятий, смещений, пузырей).

Результат:
Снижение претензий: за 6 месяцев после внедрения — 0 претензий.
Экономия времени: исключение ручной проверки (ранее — 1 час за смену)
Читать кейс

Как работает машинное зрение на примере ML Sense

  • 1. Камеры

    В основе системы камеры высокого разрешения. Мы направляем их на конвейер на нужном расстоянии и настраиваем непрерывную съёмку.

  • 2. Освещение

    Светодиодные лампы высокой интенсивности подсвечивают объект так, чтобы система различала даже мелкие детали и дефекты.

  • 3. Сервер и программа ML Sense

    На сервер мы устанавливаем ML Sense. Программа разбирает видеопоток с камер и определяет контроль этапов сборки: какая операция идёт сейчас, соответствует ли она плану. Данные система передаёт в информационную систему предприятия и в приложение оператора.

  • 4. Приложение оператора

    Программа показывает событие, если находит брак сборки. Оператор видит время события и решает что делать с браком. Работать с приложением можно с компьютера, планшета или телефона на Android и iOS. Систему также можно настроить на полностью автоматический контроль сборки, без участия человека.

  • 5. Отчёты и интеграция
    с 1С и MES

    Система сама находит нарушения, собирает сводку по ним и передаёт данные в 1С или MES. Руководитель видит статистику по браку без ручных отчётов.

Зачем нужна система контроля сборки

Система машинного зрения для сборки помогает сократить издержки и увеличить прибыль.
  • Скорость и качество проверки
    Машинное зрение анализирует конвейер быстрее, чем человек. За смену система успевает проверить в разы больше изделий, чем человек.
  • Объективность
    Оценка не зависит от настроения и усталости оператора. Система одинаково внимательно смотрит на первое и на тысячное изделие за смену.
  • Непрерывный контроль
    После запуска система работает круглые сутки, без выходных. Это и есть автоматический контроль последовательности сборки, который не требует постоянного присутствия человека.
  • Меньше ошибок
    Автоматизация убирает человеческий фактор. Меньше пропущенных дефектов, меньше изделий с неполной комплектностью
  • Обнаружение сложных дефектов
    Обнаружение ошибок сборки машинным зрением работает и там, где человеческий глаз бессилен. Система замечает тонкие царапины, смещения на миллиметры, едва заметные несоответствия.
  • Экономия ресурсов
    Раннее выявление брака снижает затраты на переделку и простои оборудования. Часть задач ОТК система берёт на себя, и это освобождает время инженеров для более сложных проверок.
  • Совместимость с другими технологиями
    Машинное зрение легко встраивается в существующие процессы автоматизации. Систему можно связать с MES, ERP или другой системой управления производством.
  • Данные для анализа процессов
    Помимо проверки на брак, система накапливает данные о работе конвейера. Эти данные потом помогают находить узкие места и улучшать процессы.

Какие проверки решает ML Sense при сборке

  • Контроль правильности сборки: система сверяет собранное изделие с эталоном
  • Контроль комплектности при сборке: проверяет, все ли детали на месте.
  • Контроль наличия деталей при сборке: находит пропущенные компоненты ещё до перехода на следующий этап.
  • Контроль правильности установки деталей: проверяет, что деталь стоит на своём месте и в нужном положении.
  • Контроль выполнения операций сборки: следит, что каждая операция прошла в заданном порядке.

Из каких шагов состоит внедрение

Подготовка
Мы выезжаем на производство и смотрим на реальные условия работы. Определяем, какие параметры брака нужно отслеживать, где ставить камеры, какая освещённость и запылённость в цехе.
Настройка оборудования
По итогам выезда подбираем камеры и серверное оборудование. Настраиваем систему так, чтобы она распознавала брак с нужной точностью.
Интеграция
После установки оборудования подключаем систему к информационной системе предприятия. На этом этапе автоматизация контроля сборки становится частью общего производственного процесса.

Сколько стоит разработка системы контроля сборки

Цена складывается из нескольких частей.
  • Оборудование: камеры, освещение.
  • Обучение нейросети распознавать дефекты и этапы сборки.
  • Работы по внедрению и пусконаладке.
  • Лицензия на использование ПО.

Точную цену считаем под задачу заказчика. Ориентир по рынку: итоговая стоимость обычно начинается от 1 млн рублей.

Почему клиенты выбирают ML Sense

  • Лидер рынка компьютерного зрения
    Мы одними из первых в России начали делать системы машинного зрения для производства.
  • Внедрение в реальные процессы
    Наши системы работают не в лаборатории, а на действующих конвейерах.
  • Проверенные компоненты и оборудование
    Мы используем камеры и серверы, которые уже показали себя на других проектах.
  • Разработка систем компьютерного зрения под задачу
    Не готовая коробка, а решение под конкретное производство.
  • Экспертиза в MLOps и сопровождении
    Мы не просто запускаем систему, а поддерживаем и дообучаем её после внедрения.
  • Опыт внедрения в крупных компаниях
    Среди наших клиентов производственные предприятия разного масштаба, включая крупный бизнес.
Оставьте заявку, и мы рассчитаем стоимость системы контроля сборки для вашего производства.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense