Подсчет количества деталей, изделий и готовой продукции на производстве с помощью машинного (технического) зрения

Как отечественное ПО ML Sense помогает автоматизировать процесс контроля качества и снизить затраты на производстве

Получить консультацию

Применение системы ML Sense позволяет:

Производить автоматизированный подсчет готовых изделий и изделий в упаковке
Контролировать наличие и/или отсутствие изделий.
Автоматизировать производство и снизить затраты

Снижает количество ошибок оператора и использование ручного труда.

Системы машинного зрения выполняют подсчет, контроль наличия/отсутствия заготовок и готовой продукции в процессе производства непосредственно на конвейере или производственной линии, независимо от способа их размещения и количества.

Системы на базе машинного зрения выходят за рамки классических «слепых» автоматов вроде весовых или оптических датчиков прерывания луча. Вместо простой фиксации факта наличия объекта они позволяют точно считать изделия — как автомат для подсчета деталей или счетчик деталей с машинным зрением — и одновременно оценивать их параметры: форму, размеры, состояние и другие качественные характеристики.

Примеры реализации некоторых проектов для подсчета количества на основе системы машинного зрения:

Подсчет и проверка наличия таблеток в блистерах

Система анализирует поверхность блистера по цвету и если в блистере не окажется капсулы сигнализирует оператору о браке. Система также способна производить подсчет количества, определять цвет жидкости в пробирках, стеклянных флаконах.

Подсчет количества листов гипсокартона в упаковке

На складе готовой продукции также установлена камера, которая производит подсчет листов гипсокартона при формировании паллет.

Подсчет количества строительных метизов в упаковке

Система машинного зрения контролирует соответствие ГОСТу конструкции и размеров строительных гвоздей как в процессе их производства, так и при их конечной упаковке. Производит их подсчет.

Как работают современные системы машинного зрения?
(на примере ML Sense)

В основе системы - высокоскоростные камеры.

В основе решения — высокоскоростные камеры, установленные над конвейером или в зоне прохождения продукции. Камеры подбираются под скорость линии и плотность потока, чтобы система корректно фиксировала каждую единицу продукции даже при непрерывном движении и пересечении объектов в кадре.

Сервер для обработки видеопотока

Видеопоток передаётся на сервер, где развернута система ML Sense. Алгоритмы машинного зрения в реальном времени выделяют объекты в кадре, отслеживают их движение и выполняют точный подсчёт — без зависимости от веса, формы или положения изделий.

Система работает как автомат для подсчёта деталей или счетчик деталей с машинным зрением, но с более высокой точностью и устойчивостью к сложным условиям.

Приложение оператора

Результаты подсчёта отображаются в интерфейсе оператора и передаются в корпоративные системы (ERP, MES).

Доступна статистика по количеству, скорости потока и отклонениям. Система может работать полностью автоматически или с участием оператора — в зависимости от сценария.

Преимущества системы ML Sense

Полностью российская разработка. Включенная в реестр отечественного ПО (Реестровая запись №12843 от 14.02.2022.). При приобретении лицензии заказчик может применять налоговые льготы, включая освобождение от НДС и специальные механизмы учета затрат на ПО (согласно законодательству РФ).
Построена на основе нейронных сетей. Это обеспечивает возможность распознавания любых дефектов в любых условиях эксплуатации.
Универсальное решение для задач любых конвейеров.
Точность работы до 100%
Интеграция с любыми MES-системами.
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.
Интеграция с вашими системами учета (1С и пр.)
Возможность самообучения системы для классификации дефектов.

ИИ-система для подсчета рыб на рыбоводной ферме

Система машинного зрения распознает и считает каждую рыбу, фиксирует ее размер и исключает повторный подсчет за счет трекинга движения (до 1500 рыб в минуту).
Размер особей напрямую влияет на планирование выращивания, сортировку по бассейнам, выполнение контрактов и оптимизацию кормления.
Результат: повышение производительности на 14%

Читать кейс

Решение для складского учета для KDV

Система определяет продукцию, которая помещается в ячейку. В случае ошибки работы автопогрузчика (складского работника) происходит уведомление оператора, что продукция была размещена в неправильной ячейке. Отправляет сообщения работнику автопогрузчика, что в определенной ячейке закончился товар или его запас снизился до минимального уровня.

Читать кейс

Оставьте заявку на консультацию и демонстрацию работы системы

Подсчет количества деталей, изделий и готовой продукции на производстве с помощью машинного (технического) зрения

Применение системы ML Sense позволяет:

Примеры реализации некоторых проектов для подсчета количества на основе системы машинного зрения:

Как работают современные системы машинного зрения?(на примере ML Sense)

Как работают современные системы машинного зрения?
(на примере ML Sense)