Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
Кейс NordCLAN
Bring Your Ideas to Life
Everything that you dreamed of can be brought to life exactly at the moment when you decide to win.

ML Sense включен в реестр отечественного ПО:

Типовые задачи и область применения ML Sense:

1
Обнаружение посторонних включений
Распознавание инородных объектов на линии производства, в продукции при поставке валом.
2
Обнаружение поверхностных дефектов
Распознавание повреждения, загрязнения, разрыва на материалах. Определение вкраплений на листовой продукции.
3
Идентификация по типу и цвету
Выделение объектов, которые соответствуют заданным параметрам, подсчет или уведомление оператора о наличии бракованного элемента.
4
Контроль нанесения маркировки
Определение правильного нанесения информации, положения этикеток на продукции или упаковке.
5
Контроль геометрических параметров
Контроль изделий по форме, размеру, толщине
6
Сортировка (сортомат) и отбраковка
Сортировка изделий на конвейере по заданным параметрам

Примеры использования ML Sense:

Функциональные возможности ML Sense

Точность измерений брака до 0,0125 мм
Подходит для конвейеров со скоростью работы до 50 м/c
Возможность детектировать брак и дефекты, выполнять сортировку, а также проверять корректность нанесения маркировки.
Возможность установки системы на несколько конвейерных линий.
Возможность управлять процессом отбраковки как с компьютера, так и с мобильного телефона из любой точки мира.
    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.

    Принцип работы системы машинного зрения ML Sense:

    Высокоскоростная камера устанавливается над конвейерной лентой и передает видеопоток высокой скорости на сервер. Камера подбирается в зависимости от скорости работы конвейера и размера брака, который нужно детектировать.
    На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с
    помощью алгоритмов машинного зрения определяет брак и передает данные в 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).
    Запросить демонстрацию работы
    Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.
    Этапы внедрения ML Sense:
    1
    Подготовительный этап
    Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы предприятия и вместе с заказчиком определяем параметры для отслеживания брака. Определяем места для установки камер и проводим оценку рабочей среды: освещенность, запыленность помещения и т.п.
    2
    Внедрение и интеграция
    На основе полученной информации подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку для достижения необходимой заказчику точности распознавания брака. После установки оборудования на производстве интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.
    3
    Поддержка
    Помогаем поддерживать работу системы отслеживания брака, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функциональность в программу.
    Документация, содержащая описание функциональных характеристик программного обеспечения и информацию, необходимую для установки и эксплуатации программного обеспечения, доступна для скачивания по ссылке. Система ML Sense распространяется вместе с оборудованием, на которое предустановлено программное обеспечение. Система начинает работать при включении оборудования и не требует каких-либо действий пользователя по настройке ПО. Стоимость системы ML Sense рассчитывается индивидуально на основании потребностей каждой организации, для уточнения цены звоните по телефону +7 499 404-09-43.

    Примеры некоторых наших проектов на ML Sense :
    Распознавание дефектов на производстве пленки.
    Задача: выделить дефекты прокраски на поверхности пленки во время движения полотна.


    Принцип работы решения: 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 ленты. При обнаружении дефекта ответственным лицам поступает сигнал от системы на стационарный компьютер.

    Решение автоматизирует контроль брака, снижает издержки на персонал и процент бракованной продукции.
    Распознавание дефектов на производстве гипсокартона и подсчет количества листов.
    Задачи:
    1. Подсчет количества листов в паллете.
    2. Контроль дефектов гипсокартона на производственной линии: наплывов, механических повреждений, сколов.


    Принцип работы решения:

    Оборудование подбиралось из требований заказчика - работа на конвейере со скоростью 4 м/c.

    Алгоритм машинного зрения непрерывно анализирует видеопоток с конвейерной линии и фиксирует отклонение листов гипсокартона от заданных параметров. В случае детектирования брака отправляется сообщение оператору на планшет.

    На складе готовой продукции также установлена камера, кто при формировании паллет к отгрузке, производит подсчет листов.

    Заказать обратный звонок
    Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.