Контроль качества сборки изделий на производстве с помощью машинного (технического) зрения
Как отечественное ПО ML Sense помогает автоматизировать процесс контроля качества и снизить затраты
Применение системы ML Sense позволяет:
1
Повысить качество продукции
За счет того, что контроль сборки осуществляется за всеми произведенными изделиями.
2
Снизить затраты
За счет отбраковки в режиме реального времени (в том числе и без участия оператора) и не допустить попадание дефектной продукции на последующие этапы производства и/или к конечному потребителю.
3
Автоматизировать производство
Снижает количество ошибок оператора и использование ручного труда.
Примеры реализации некоторых проектов контроля качества сборки с использованием машинного зрения.
Системы машинного зрения проверяют комплектность, контролируют наличие и положение элементов изделий в процессе производства. Основные задачи, которые поможет решить ML Sense:
1
Контролировать комплектность продукции, положение элементов, проверять поверхность изделий со всех сторон
2
Проверять неограниченное число элементов и изделий
3
Автоматизировать производство и снизить затраты
Проверка наличия крышки на бутылке и наклейка этикетки
Система быстро распознает на конвейере бутылку и проверяет наличия крышки, правильность нанесения этикеток и маркировки.
Проверка правильности сборки плат и электротехнических изделий
Система анализирует расположение элементов на плате во время и после сборки и сравнивает с образцом. В случае отклонения сигнализирует об этом оператору.
Проверка наличия таблеток в блистере
Система анализирует поверхность блистера по цвету и если в блистере не окажется капсулы сигнализирует оператору о браке. Система также способна определять цвет жидкости в пробирках, стеклянных флаконах.
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.)
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.