Top.Mail.Ru
+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

Контроль качества мяса и птицы
компьютерным зрением

Какие дефекты мяса можно контролировать машинным зрением

  • Загар
  • Ослизнение
  • Плесневение
  • Гниение
  • Потемнение
  • Пигментация
  • Потемнение и прогоркание жиров
  • Ожоги
  • Механические загрязнения
  • Пожелтение

Что такое компьютерное или машинное зрение?

Это технология, которая позволяет компьютерам "видеть" и анализировать объекты в реальном времени с помощью камер и специального ПО. Видео с камеры передается в систему, где с помощью обученной нейросети происходит его обработка. В случае обнаружения, например, дефекта выдается сигнал.

К чему приводят дефекты при производстве мяса?

  • Нарушение потока производства.
  • Повышение количества брака.
  • Необходимость утилизации брака
  • Риски штрафов и судебных производств
  • Опасность испортить всю партию мяса
Примеры наших проектов
Контроль качества куриных тушек
Система с помощью машинного зрения и нейросетей распознает порезы, гематомы, сломанные крылья с точностью до 99%. При обнаружении брака отправляется сигнал на отбраковщик, который удаляет дефектные тушки с конвейера.
Производительность конвейера: 7 000 тушек в сутки.
Минимальный размер дефекта: порезы от 10 мм, гематомы от 300 кв. мм.
Результат: снижение рекламаций.
Читать кейс
Контроль качества полуфабрикатов
на мясном производстве
Система с помощью машинного зрения и нейросетей автоматически распознает дефекты на котлетах: неправильная форма, инородные включения, повреждения, неровный край. При обнаружении дефекта подается сигнал на отбраковщик. Дефектная котлета автоматически удаляется с линии.
Результат: исключение возврата и рекламаций, перевод сотрудников в теплую зону.
Читать кейс
Определение положения свиной туши
Система машинного зрения и нейросетей автоматически распознает положение туши (поворот или раскачивание) на конвейере до этапа разделки. При несоответствии — передает сигнал об ошибке положения туши на пост контроля, после чего мастер размещает тушу по стандартам.
Результат: снижение издержек при обработке туши разделочным роботом.
Оценка качественных характеристик свиных туш
Система машинного зрения и нейросетей автоматически определяет толщину шпига свиной полутуши, распознает внешние дефекты (царапины, гематомы, срывы жира) и определяет целостность продукции. Данные передаются на сервер с нейронной сетью для анализа, обработанные данные выводятся в виде отчета в MES-системе предприятия.
Результат: повышение точности сортировки полутуш, снижение количества продукции с дефектами на этапе отгрузки.

Как работает компьютерное зрение

На примере системы ML Sense

  • 1. Высокоскоростные камеры

    В основе системы камеры высокого разрешения. Они направляются на анализируемый объект (конвейер) на определенном расстоянии и непрерывно передают видеопоток.

  • 2. Освещение

    Высокоинтенсивная светодиодная лампа позволяет считывать мельчайшие дефекты.

  • 3. Сервер для обработки видеопотока

    На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения определяет дефекты мяса и передает данные в информационную систему предприятия и в приложение оператора.

  • 4. Приложение оператора

    В программе для оператора отображается событие, регистрирующее брак. Оператор может посмотреть время события, получить отчет и принять решение об остановке процесса. 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.

  • 5. Отчет и интеграции с 1С и MES системой

    Система автоматически распознает дефекты и предоставляет сводку по дефектам и передает данные в систему предприятия

Преимущества применения машинного зрения для контроля качества мяса

Как машинное зрение поможет вам сократить издержки и увеличить прибыль.
  • Увеличение скорости и качества проверки
    Вы значительно ускоряете процесс контроля качества, поскольку машинное зрение способна анализировать гораздо больше в единицу времени, чем человек.
  • Объективность
    Система обеспечивает независимую оценку, поскольку оно исключает человеческие факторы, которые могут приводить к ошибкам при ручном контроле.
  • Непрерывный контроль
    После запуска система работает в автоматическом режиме круглый год 24/7 .
  • Снижение риска ошибок.
    Автоматизация исключает человеческий фактор и множество потенциальных ошибок.
  • Обнаружение дефектов, которые трудно обнаружить
    Машинное зрение способно находить даже тончайшие признаки брака, которые могут быть незаметны человеческому глазу.
  • Экономия ресурсов
    Вы можете значительно сократить затраты на зарплату персонала, а также на простои оборудования из-за выявления брака на ранних стадиях.
  • Совместимость с другими технологиями
    Запуск машинного зрения может легко внедряться в процессы автоматизации и использоваться в сочетании с другими технологиями, например с системами управления производством.
  • Анализ данных и улучшение процессов
    Кроме непосредственной проверки на брак, данные, собираемые системами машинного зрения, могут быть использованы для дальнейшего анализа и улучшения производственных процессов.

Из каких шагов состоит внедрение компьютерного зрения?

Подготовительный этап
Выезд на объект для изучения реальных условий работы предприятия, определение параметров для отслеживания брака. Определение места для установки камер, оценка рабочей среды: освещенность, запыленность помещения и т.п.
Внедрение
На основе полученной информации подбор камер машинного зрения, серверное оборудование и их настройку для достижения необходимой точности распознавания брака.
Интеграция
После установки оборудования на производстве интеграция его с существующей на предприятии информационной системой.

Сколько стоит разработка компьютерного зрения для контроля качества мяса

Для ответа на этот вопрос нужно понимать из чего складывается цена.

Обычно она формируется из нескольких составляющих:

  • Оборудование (камеры, освещение).
  • Обучение нейросети обнаружению дефектов.
  • Работа по внедрению, пуско наладочные работы.
  • Лицензия на использование ПО.
Цена обычно рассчитывается исходя из задачи. Но можно сказать сразу, что итоговая цена будет не меньше 1 млн. рублей.
Оставьте заявку на консультацию и расчет стоимости системы
Отправляя форму, вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан