Контроль качества отливок на литейном производстве компьютерным зрением

Главная
»
Примеры использования компьютерного зрения
»
Контроль качества отливок на литейном производстве компьютерным зрением

Дефекты отливок, которые можно контролировать машинным зрением

Дефекты поверхности
Пригар, окисление, газовая шероховатость, спай, складчатость, ужимина, нарост, зазор, залив, просечка, плена.
Несоответствие по геометрии
Недолив, незалив, неслитина, обжим, подутость, перекос и стержневой перекос, стержневой залив, коробление, вылом и зарез, прорыв и уход металла.
Несплошности в теле отливки
Горячая трещина, холодная трещина, межкристаллическая трещина, усадочная раковина, газовая раковина, ситовидная раковина, усадочная пористость, рыхлота, песчаная раковина, вскип.
Включения
Металлические и неметаллические включения, королек.
Несоответствие по структуре
Отбел, половинчатость, ликвация, флокен.

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 отливок?

Нарушение потока производства.
Повышение количества брака.
Необходимость остановки оборудования.
Необходимость утилизации брака

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 литья 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 отливок

Как машинное зрение поможет вам сократить издержки и увеличить прибыль.

1

Увеличение скорости и качества проверки
Вы значительно ускоряете процесс контроля качества, поскольку машинное зрение способна анализировать гораздо больше в единицу времени, чем человек.
2

Объективность
Система обеспечивает независимую оценку, поскольку оно исключает человеческие факторы, которые могут приводить к ошибкам при ручном контроле.
3

Непрерывный контроль
После запуска система работает в автоматическом режиме круглый год 24/7 .
4

Снижение риска ошибок.
Автоматизация исключает человеческий фактор и множество потенциальных ошибок.
5

Обнаружение дефектов, которые трудно обнаружить
Машинное зрение способно находить даже тончайшие признаки брака, которые могут быть незаметны человеческому глазу.
6

Экономия ресурсов
Вы можете значительно сократить затраты на зарплату персонала, а также на простои оборудования из-за выявления брака на ранних стадиях.
7

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.
8

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 отливок на литейном производстве

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.