Top.Mail.Ru
Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
ML Sense

Решение для выявления дефектов

На основе машинного зрения и нейросетей
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!

Применение системы машинного зрения ML Sense
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 продукции
    ML Sense контролирует 100% изделий с точностью до 98%.
  • 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
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.
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.

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 времени
    Исключается человеческий фактор. Распознаются любые дефекты от 0,1 мм.
  • 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 нескольких линий одновременно
    Может выявлять брак 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.
  • Доступна с ПК и телефона
    Из любой точки мира