стекло_шабл

Определения дефектов на производстве стеклотары

Готовое решение на основе компьютерного зрения и нейросети

Заполните форму,
чтобы получить консультацию

Менеджер перезвонит вам в течение 15 минут и расскажет подробности о системе

Отправляя форму, вы соглашаетесь
с Политикой конфиденциальности Норд Клан

Задачи, которые решает Ml Sense на производстве стеклотары

Обнаружение поверхностных дефектов
Контроль геометрических параметров
Идентификация по типу и цвету
Контроль нанесения маркировки
Обнаружение посторонних включений
Сортировка (сортомат) и отбраковка

Как работает ML Sense для контроля дефектов на производстве стеклотары

Блок управления с установленным ПО ML Sense в реальном времени анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения и нейронных сетей распознает дефекты и другие параметры на любых видах стеклянной тары и передает данные в приложение оператора

Данные об обнаруженных дефектах передаются на экран оператора, сохраняется детализированный архив

Получить расчет внедрения Ml Sense

Модуль обнаружения дефектов

Бутылки

Для напитков (вино, пиво, минеральная вода, соки)

Банки

Для косметики и парфюмерии

Ампулы и флаконы

Медицинские, лабораторные

Тара для специальных целей

Лампы и колбы, техническая тара

Состав системы для контроля дефектов

Камеры высокого разрешения в контрольных точках создают видеопоток на конвейере

Специальное освещение помогает
точно распознавать
мельчайшие дефекты

Алгоритм ML Sense
на основе нейросетей
контролирует дефекты
в реальном времени

Пост контроля выводит данные о выявленных дефектах для оператора

Команда внедрения ML Sense для контроля дефектов на производстве стеклотары

Выполняем полный цикл услуг:
■ проектирование и разработка ПО на основе нейронных сетей и машинного зрения
■ подбор оборудования и его монтаж
■ оформление сопроводительной и разрешительной документации на производство работ
■ запуск системы в эксплуатацию, создание инструкций и обучение персонала

Также обеспечиваем тестирование, техническую поддержку и расширение внедренного решения.

Получить расчет внедрения Ml Sense

Заполните форму,
чтобы узнать о внедрении контроля дефектов на производстве стеклотары

Отправляя форму вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан

Преимущества системы
контроля качества ML Sense

Полностью российская разработка. Включенная в реестр отечественного ПО (Реестровая запись №12843 от 14.02.2022.), компания Норд Клан имеет СРО по монтажу на опасных объектах и Сертификат менеджмента качества
Построена на основе нейронных сетей. Это обеспечивает возможность распознавания любых дефектов в любых условиях эксплуатации.
Система работает без сбоев. Точность распознавания достигает 0,01 мм на конвейерах со скоростью работы до 25 м/c.
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 изделий.
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.
Проводится интеграция с вашими системами учета (1С и пр.)

Что вы получите после внедрения
системы Ml Sense

Автоматизируете контроль качества, исключающий человеческий фактор при визуальном осмотре;
Избавитесь от затрат вызванных расходами на переделку, утилизацию бракованной продукции и работу с рекламациями;
Снизите риски репутационных потерь и ущерба репутации бренда, вызванные негативными отзывами;
Повысите производительность за счет снижения количества простоев конвейера и снижения брака:

Получите консультацию и расчет стоимости внедрения системы
ML Sense

Автоматизируйте процесс контроля качества
на производстве стеклотары

Отправляя форму вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан

В стоимость внедрения входит

Выезд бригады на место производства работ
Подбор камер машинного зрения и серверного оборудования
Монтаж оборудования на производстве
Настройка оборудования и интеграции
Подготовка документации и обучение персонала

Этапы внедрения ML Sense:

Подготовка

Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы конвейера и вместе
с заказчиком обсуждаем условия внедрения системы

Определяем места для установки камер и проводим оценку условий работы оборудования.

Внедрение и интеграция

Подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку для достижения необходимой заказчику точности работы системы.

После установки оборудования интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.

Поддержка

Помогаем поддерживать работу системы контроля дефектов, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функциональность в программу

Запросить демонстрацию работы

Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 15 минут в рабочее время.

Оставить заявку