Система машинного зрения ML Sense может применяться для контроля качества поверхности различных продуктов и материалов
Пленка (прозрачная, металлизированная), изделия из стекла
Обнаружение полос, пузырей, вздутий, разницы в толщине слоя и пр.
Сыпучие материалы и горные породы
Контроль состава, посторонних включений
Бумага, картон, гофрокартон, гипсокартон
Определение неравномерной окраски или плотности, складок, механических повреждений и т.п.
Изделия из пластмасс
Обнаружение полос, царапин, вмятин, включений и т.п.
Металлические поверхности
Детектирование неровностей, царапин, морщин и других поверхностных дефектов.
Другие поверхности и материалы
С помощью систем машинного зрения можно контролировать качество практически любой поверхности
Применение системы ML Sense позволяет:
Повысить качество продукции
ML Sense контролирует 100% поверхности изделия.
Снизить затраты
Сокращаются затраты на возврат и переработку бракованной продукции, затраты на ФОТ.
Автоматизировать производство
Минимизируется количество ошибок оператора и использование ручного труда.
Примеры внедрения системы машинного зрения для контроля качества поверхности
Выявление дефектов покраски пленки
На линии были установлены посты контроля с камерами машинного зрения. Для максимально точного распознавания были подобраны камеры с подходящим значением fps.
Алгоритм машинного зрения непрерывно анализирует видеопоток и фиксирует отклонение от стандартного цвета пленки. При обнаружении дефекта ответственным лицам поступает сигнал от системы на стационарный компьютер.
Решение автоматизирует контроль брака, снижает издержки на персонал и процент бракованной продукции.
Контроль металлических поверхностей
На производстве металлических изделий требовалось определять брак - царапины на поверхности и дефекты сварочного шва: наплывы, трещины, прожоги металла.
Внедренная системы видеоаналитики позволила определять дефекты с точностью до 97% и повысить качество готовой продукции.
определение дефектов гипсокартона
Алгоритм машинного зрения непрерывно анализирует видеопоток с конвейерной линии и фиксирует отклонение листов гипсокартона от заданных параметров, выявляет механические повреждения и сколы. В случае обнаружения брака отправляется сообщение оператору на планшет.
На складе готовой продукции также установлена камера, которая производит подсчет листов гипсокартона при формировании паллет.
Заполните форму, чтобы узнать больше о внедрении системы ML Sense
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 от 0,1 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. Система может работать без участия оператора в автоматическом режиме.
Преимущества системы контроля качества ML Sense
Используются нейросетевые алгоритмы в реальном времени
Исключается человеческий фактор.
Легко интегрируется с оборудованием и системами предприятия
Позволяет автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
Точность распознавания дефектов до 98%
При скорости конвейерной ленты до 50 м/c
Контроль качества на нескольких линиях одновременно
Может контролировать качество поверхности материалов на нескольких конвейерных линиях одновременно.
Единый центр брака
Все данные поступают в централизованную систему обработки.
Стабильная работа в сложных условиях
Работает в условиях плохой освещенности, высокой влажности, низких/высоких температур
Российская разработка
Входит в реестр отечественного ПО. Не зависит от санкций.