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

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

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

Системы машинного зрения позволяют идентифицировать продукцию по следующим признакам:

1
По внешнему виду
2
По текстуре
3
По геометрической форме и/или размеру
4
По цвету
5
По наличию отверстий или других признаков
6
По маркировке
7
По комплектности составных изделий
8
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.
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.