Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования cookie
ML Sense
Решение для выявления дефектов
На основе машинного зрения и нейросетей
На основе машинного зрения и нейросетей
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!
ML Sense
Готовое решение для
выявления дефектов
На основе машинного зрения и нейросетей
Получить предложение выявления дефектов
На основе машинного зрения и нейросетей
Применение системы машинного зрения ML Sense
в дефектоскопии
в дефектоскопии
Система машинного зрения ML Sense позволяет выполнять визуальный контроль изделий и деталей любой сложности непосредственно на конвейере или производственной линии. Благодаря этому возможно одновременно отслеживать целый ряд характеристик для оценки качества различных продуктов и материалов.
- Обнаруживает дефекты на поверхности изделий:отверстия, механические повреждения, пятна, царапины, загрязнения и другие дефекты.
- Выявляет видимые инородные включения:пузыри, полосы, посторонние предметы и другие дефекты.
- Обнаруживает отклонения изделий по цвету, форме
- Обнаруживает непокрашенные поверхности
- Проверяет качество печати этикеток и нанесения маркировки
- Определяет отклонения по размеру
Применение системы ML Sense позволяет:
- Повысить качество продукцииML Sense контролирует 100% изделий с точностью до 98%.
- Снизить затраты
Сокращаются затраты на возврат и переработку бракованной продукции, затраты на ФОТ. - Автоматизировать производствоМинимизируется количество ошибок оператора и использование ручного труда.
Примеры внедрения системы машинного зрения
ML Sense для выявления дефектов
ML Sense для выявления дефектов
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.
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.
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.
На складе готовой продукции также установлена камера, которая производит подсчет листов гипсокартона при формировании паллет.
Как работает система машинного зрения 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 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 времениИсключается человеческий фактор. Распознаются любые дефекты от 0,1 мм.
- Легко интегрируется с оборудованием и системами предприятияПозволяет автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
- Точность распознавания дефектов до 98%При скорости конвейерной ленты до 50 м/c
- Контроль нескольких линий одновременноМожет выявлять брак на нескольких конвейерных линиях одновременно.
- Единый центр бракаВсе данные поступают в централизованную систему обработки.
- Стабильная работа в сложных условияхРаботает в условиях плохой освещенности, высокой влажности, низких/высоких температур
- Российская разработкаВходит в реестр отечественного ПО. Не зависит от санкций.
- Доступна с ПК и телефонаИз любой точки мира
Контроль металлопроката для завода "Техностиль"
Внедрение системы контроля качества металлопроката на основе машинного зрения и нейросети для одного из лидеров производства сендвич-панелей в России.
Система способна распознавать дефекты на листе металлопроката размером до 0,1 мм на скорости конвейера 0,5 м/с.
Читать кейс Система способна распознавать дефекты на листе металлопроката размером до 0,1 мм на скорости конвейера 0,5 м/с.
Контроль дефектов на поверхности при производстве плит утеплителя ISOVER
На заводе «Сен-Гобен» внедрена система машинного зрения ML Sense, которая с точностью 99% выявляет дефекты размером от 5 мм. Система позволила сэкономить около 15 млн рублей в год.
Читать кейс Контроль качества ленты сверхпроводника
На заводе высокотемпературных сверхпроводников внедрили нейросетевой детектор сложных дефектов, который отличает дефекты от сдвигов и спаев — и делает это с точностью до 95%. Рассказываем, как создали систему машинного зрения, которая справляется с реальными задачами производства.
Читать кейс Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!