Html code will be here
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.
Машинное зрение в металлургии и металлообработке
ML SeNse
ML Sense — платформа машинного зрения и видеоаналитики на основе искусственного интеллекта и нейросетей. Разработана компанией Nord Clan и входит в реестр российского программного обеспечения (реестровая запись №12843 от 14.02.2022).
ML Sense помогает автоматизировать визуальную инспекцию металлопроката, труб и металлических изделий. Платформа анализирует изображения непосредственно во время производства, выявляет и фиксирует дефекты, передаёт результаты проверки специалистам ОТК, а также может отправлять управляющие сигналы на производственное оборудование для реакции на обнаруженные отклонения.
ML SeNse
ML Sense — платформа машинного зрения и видеоаналитики на основе искусственного интеллекта и нейросетей. Разработана компанией Nord Clan и входит в реестр российского программного обеспечения (реестровая запись №12843 от 14.02.2022).
ML Sense помогает автоматизировать визуальную инспекцию металлопроката, труб и металлических изделий. Платформа анализирует изображения непосредственно во время производства, выявляет и фиксирует дефекты, передаёт результаты проверки специалистам ОТК, а также может отправлять управляющие сигналы на производственное оборудование для реакции на обнаруженные отклонения.
Какие задачи решает ML Sense в металлургии и металлообработке
Какие задачи решает ML Sense в металлургии и металлообработке
Контроль качества металлопроката
Проблема: при высокой скорости прокатной линии оператору сложно осмотреть всю поверхность металлического полотна.
Решение: ML Sense анализирует изображения продукции, выявляет заданные поверхностные дефекты, определяет их расположение и сохраняет результаты проверки.
Обнаружение дефектов труб
Проблема: трещины, вмятины и заусенцы на трубах могут повредить оборудование при дальнейшей обработке.
Решение: ML Sense проверяет поверхность труб перед подачей на следующий участок, обнаруживает дефекты и передаёт сигнал оператору или оборудованию.
Контроль качества после механической обработки
Проблема: после фрезерования, токарной обработки и других операций на деталях могут оставаться царапины, сколы и заусенцы.
Решение: машинное зрение помогает обнаруживать дефекты и проверять соответствие продукции заданным критериям качества.
Контроль качества
металлических отливок
металлических отливок
Проблема: при литье на поверхности изделий могут появляться раковины, трещины, наплывы и другие дефекты, которые сложно выявлять вручную при большом объёме продукции.
Решение: система машинного зрения может выявлять визуально различимые отклонения и помогать отделять изделия, которые требуют дополнительной проверки.
Визуальный контроль
сварных соединений
сварных соединений
Проблема: при сварке могут появляться видимые дефекты шва: наплывы, прожоги, трещины и нарушения формы соединения.
Решение: камеры фиксируют сварные участки, а нейросеть выявляет заданные визуальные отклонения и передаёт информацию специалисту для проверки.
Проверка геометрии металлических изделий
Проблема: отклонения формы, размеров и положения деталей могут приводить к проблемам при последующей сборке и обработке.
Решение: ML Sense анализирует изображения изделий, определяет заданные геометрические параметры и фиксирует отклонения от установленных значений.
Преимущества системы ML Sense
- Проверена в реальных производственных условияхML Sense успешно внедрена на промышленных предприятиях разных отраслей. Обеспечивает непрерывный контроль на высокоскоростных линиях, при вибрациях, запыленности, переменном освещении и других сложных условиях съемки.
- Измеримый экономический эффектСнижает потери от брака, простоев и аварий, сокращает затраты на ручной контроль и повышает производительность. Экономическая эффективность подтверждена реализованными проектами, в том числе с многомиллионной годовой экономией.
- Единая платформа для разных задачКонтроль качества, промышленная безопасность, мониторинг оборудования, подсчет и анализ производственных процессов реализуются на общей технологической платформе. Для новых задач не требуется каждый раз создавать отдельную систему с нуля.
- Гибкая настройка без программированияПользователи могут самостоятельно управлять доступными параметрами контроля: зонами наблюдения, правилами фиксации событий, условиями срабатывания и уведомлениями. Повседневная настройка сценариев не требует привлечения разработчиков.
- Масштабирование без смены платформыРешение можно внедрить на отдельном участке, а затем распространить на другие линии, цеха и предприятия. Подключение новых камер, объектов контроля и производственных площадок не требует перехода на другую систему.
- Развитие вместе с производствомАрхитектура позволяет добавлять новые алгоритмы, расширять функциональность и дообучать модели при изменении продукции или технологических процессов. Платформа сохраняет актуальность по мере развития задач предприятия.
- Интеграция в существующую инфраструктуруML Sense работает с существующей инфраструктурой или внедряется под ключ с подбором и установкой оборудования, включая подвижные конструкции. Интегрируется с АСУ ТП, MES, ERP, промышленными роботами и другими производственными системами.
Результаты внедрения системы машинного зрения ML Sense
- Контроль качества 24/7 без остановки производственных линий
- Снижение потерь от брака за счет раннего обнаружения дефектов
- Сокращение затрат на переделку и утилизацию несоответствующей продукции
- Повышение стабильности качества за счет анализа дефектов и их причин
- Снижение риска простоев и повреждения оборудования благодаря своевременному обнаружению нарушений
- Сокращение затрат на ручной контроль за счет автоматизации проверок
- Контроль каждой единицы продукции вместо выборочных проверок
Результаты внедрения системы машинного зрения ML Sense
- Контроль качества 24/7 без остановки производственных линий
- Снижение потерь от брака за счет раннего обнаружения дефектов
- Сокращение затрат на переделку и утилизацию несоответствующей продукции
- Снижение риска простоев и повреждения оборудования благодаря своевременному обнаружению нарушений
- Сокращение затрат на ручной контроль за счет автоматизации проверок
- Контроль каждой единицы продукции вместо выборочных проверок
- Повышение стабильности качества за счет анализа дефектов и их причин
Оставьте заявку на консультацию и
демонстрацию работы системы ML Sense
демонстрацию работы системы ML Sense
Расскажите о задачах производства.
Мы подберём решение на базе ML Sense для автоматизации контроля качества металла.
Мы подберём решение на базе ML Sense для автоматизации контроля качества металла.
Оставьте заявку на консультацию и демонстрацию работы системы ML Sense
Расскажите о задачах производства. Мы подберём решение на базе ML Sense для автоматизации контроля качества металла.
Примеры внедрения ML Sense
Контроль качества металлопроката
ML Sense автоматически обнаруживает и классифицирует дефекты металлопроката, определяет их размеры и координаты, фиксирует изображения и формирует акты в 1С для предъявления претензий поставщикам. Результат: сокращение времени контроля одной бобины и подготовки отчета с 2 рабочих дней до 20 минут, исключение ручного поиска дефектов и автоматизация документирования брака.
Контроль качества труб
ML Sense автоматически выявляет пять видов дефектов труб на линии резки, включая трещины, вмятины и заусенцы. При обнаружении дефектов система останавливает линию и уведомляет оператора, предотвращая повреждение оборудования. Результат: сокращение количества аварий на линии резки на 80%, снижение риска внеплановых простоев и автоматизация контроля качества труб.
Как работает машинное зрение на производстве
ML Sense объединяет промышленное оборудование, нейросетевые алгоритмы и программное обеспечение. Система анализирует изображения продукции и передаёт результаты проверки специалистам предприятия.
Установка промышленных камер
Определяем точки контроля и размещаем камеры с учётом расположения продукции и особенностей производственной линии. Подбираем разрешение, оптику и частоту съёмки.
Настройка освещения
Подбираем освещение, которое позволяет получать изображения нужного качества. Учитываем отражения, блики, фактуру и цвет поверхности металла.
Обучение нейросети
Собираем и размечаем изображения продукции. Обучаем модель распознавать заданные типы дефектов и настраиваем алгоритмы под критерии контроля качества предприятия.
Анализ изображений
ML Sense обрабатывает изображения с камер, проверяет продукцию по заданным критериям и выявляет несоответствия требованиям качества. Состав анализируемых параметров зависит от особенностей продукции и задач предприятия.
Передача результатов контроля
Платформа сохраняет информацию о найденных дефектах и передаёт её оператору. Система может отправлять сигналы оборудованию или передавать данные в информационные системы предприятия.
Какие дефекты металла обнаруживает машинное зрение
ML Sense настраивается под продукцию и требования конкретного производства. Возможности контроля не ограничиваются перечисленными дефектами.
- Царапины и задирыЛинейные повреждения поверхности металла.
- ТрещиныВидимые нарушения целостности поверхности.
- ВмятиныЛокальные деформации металлических изделий.
- ОкалиныУчастки поверхности с характерными отложениями.
- Наплывы металлаЛокальные выступы и неровности.
- Дефекты покрытияПятна, непрокрасы и повреждения защитного слоя.
- Дефекты кромкиНадрывы, неровности и повреждения края металлического полотна.
Отвечаем на вопросы
ML Sense подходит для задач визуального контроля металлопроката, труб и металлических деталей. Возможность проверки конкретного изделия зависит от доступности поверхности для съёмки, скорости линии, характеристик материала и размеров дефектов, которые необходимо обнаруживать.
Да. Камеры фиксируют поверхность изделия во время движения по линии, а ML Sense анализирует полученные изображения и передаёт результаты оператору. Возможность контроля без остановки зависит от скорости производства, качества съёмки и требований к обнаружению дефектов.
Нет, машинное зрение не заменяет традиционную дефектоскопию полностью. ML Sense автоматизирует визуальный контроль поверхности металла и выявляет дефекты, различимые на изображениях. Для поиска внутренних несплошностей применяют ультразвуковой, радиографический и другие методы неразрушающего контроля.
Да. ML Sense можно интегрировать с производственным оборудованием и корпоративными информационными системами. Платформа передаёт сведения о выявленных дефектах, результаты проверки и изображения продукции в реальном времени. Способ интеграции определяем с учётом инфраструктуры предприятия и поставленных задач.
Срок зависит от сложности производственной линии, количества камер, типов дефектов и готовности данных для обучения. Сначала мы обследуем участок, затем проектируем систему, подбираем оборудование, обучаем нейросеть, выполняем интеграцию и проводим испытания.
Да. При обнаружении заданного дефекта ML Sense может передавать сигнал производственному оборудованию. В зависимости от настроек интеграции система может останавливать линию, запускать другой согласованный сценарий или отправлять уведомление оператору для проверки продукции.
Оставьте заявку на консультацию и
демонстрацию работы системы
демонстрацию работы системы
Оставьте заявку на консультацию и демонстрацию работы системы
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!