Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
РАЗРАБОТЧИК NORDCLAN

Идентификация и классификация продукции по цвету на производстве с помощью машинного (технического) зрения

Как отечественное ПО ML Sense помогает автоматизировать процесс контроля качества и снизить затраты на производстве

Применение системы ML Sense позволяет:

1
Определять с высокой точностью и надежностью цвета объектов
2
Определять качество на основе сочетаний разных цветов
3
Автоматизировать производство и снизить затраты

Примеры реализации некоторых проектов на производстве по идентификации продукции по цвету с использованием машинного зрения.

Системы машинного зрения позволяют на основе цвета деталей или изделий определять их местоположение, проводить измерение и подсчет в процессе производства непосредственно на конвейере или производственной линии.
Сортировка урожая по уровню спелости

Система распознает плоды разных сельскохозяйственных культур и на основе цвета плода определяет спелость. На основе полученных данных происходит сортировка, а также осуществляется подсчет продукции.
Проверка наличия таблеток в блистере

Система анализирует поверхность блистера по цвету и если в блистере не окажется капсулы сигнализирует оператору о браке. Система также способна определять цвет жидкости в пробирках, стеклянных флаконах.
Классификация горной породы и минералов и их сортировка

Система машинного зрения распознает и классифицирует фракций по цвету, в зависимости от цвета происходит сортировка.

Как работают современные системы машинного зрения?
(на примере ML Sense)

В основе системы - высокоскоростные камеры.
Они устанавливаются над конвейерной лентой на участках, где необходимо детектировать брак. Камеры подбираются в зависимости от скорости работы конвейера и минимального размера дефектов, которые необходимо детектировать. Так, современное оборудование способно работать при скорости конвейера до 50 м/c и выявлять дефекты на площади до 0,0125 кв. мм.
Сервер для обработки видеопотока
На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения определяет брак и передает данные в информационную систему предприятия и в приложение оператора.
Приложение оператора
В программе для оператора отображается событие, регистрирующее брак. Оператор может посмотреть время события, получить отчет по характеристике брака (площадь, размер, положение и расстояние от заданной точки) и принять решение об отбраковке. Оператор может управлять процессом контроля как со стационарного компьютера, так и с планшета или мобильного телефона (Android, iOS). Система также может работать и без участия оператора в автоматическом режиме.
Отличительной особенностью ML Sense является возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.