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

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

Получить консультацию

Системы машинного зрения позволяют идентифицировать продукцию по следующим признакам:

По внешнему виду
По текстуре
По геометрической форме и/или размеру
По цвету
По наличию отверстий или других признаков
По маркировке
По комплектности составных изделий
По другим признакам

Примеры реализации некоторых проектов по идентификации продукции на основе системы ML Sense:

Сортировка урожая на конвейере по уровню спелости

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

Измерение размеров упаковки продукции и сортировка на конвейере

Система измеряет габаритные размеры упаковки и на основе измерений выполняет их сортировку. Данные о размерах передаются в информационную систему предприятия.

Измерение размера и классификация гранул в осадочной породе

Система машинного зрения распознает размер фракций и сортирует их по категориям. Было определено какой размер фракции опасен для дробильного оборудования и какие размеры являются оптимальными для переработки. Решения способно определять и подсвечивать крупные фракции, которые превышают установленный стандарт. Это позволяет вносить корректировки в работе дробильного оборудования и защищать его от поломок.

Подсчет количества, контроль брака и сортировка строительных метизов

Система машинного зрения контролирует соответствие ГОСТу конструкции и размеров строительных метизов как в процессе их производства, так и при их конечной упаковке. Производит их подсчет.

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.

Преимущества системы ML Sense

Полностью российская разработка. Включенная в реестр отечественного ПО (Реестровая запись №12843 от 14.02.2022.). При приобретении лицензии заказчик может применять налоговые льготы, включая освобождение от НДС и специальные механизмы учета затрат на ПО (согласно законодательству РФ).
Построена на основе нейронных сетей. Это обеспечивает возможность распознавания любых дефектов в любых условиях эксплуатации.
Универсальное решение для задач любых конвейеров.
Точность работы до 100%
Интеграция с любыми MES-системами.
Возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.
Управление процессом как с компьютера, так и с мобильного телефона (Android, iOS) из любой точки мира.
Интеграция с АСУ и вашим оборудованием, возможность автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
Интеграция с вашими системами учета (1С и пр.)
Возможность самообучения системы для классификации дефектов.
Поиск цикличного брака

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.

Оставьте заявку на консультацию и демонстрацию работы системы

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

Системы машинного зрения позволяют идентифицировать продукцию по следующим признакам:

Примеры реализации некоторых проектов по идентификации продукции на основе системы ML Sense:

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

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