Заказать обратный звонок

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

ML Sense. Counter

Разработано в NordClan

Готовое решение для подсчета деталей, изделий и продукции на производстве конвейерного типа

Расскажите нам о своей задаче

Мы поможем ее решить!

Задачи, которые ML Sense. Counter
помогает решить:

1
Автоматизация процесса подсчета деталей, изделий и других объектов на производствах конвейерного типа
2
Контроль наличия или отсутствия объектов на конвейерной ленте

Функциональные возможности
МL Sense. Counter:

✔ Возможность выполнять гибкую настройку под различные виды продукции.
✔ Скорость движения объектов до 50 м/c.
✔ Размер объектов до 0,0125 мм.
✔ Возможность установки системы на несколько конвейерных линий.
✔ Возможность управлять процессом как с компьютера, так и с мобильного телефона из любой точки мира.

Отличительной особенностью ML Sense. Counter является возможность организовать параллельный процесс подсчета разных видов продукции.

Получить предложение

Принцип работы системы
МL Sense. Counter:

На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с
помощью алгоритмов машинного зрения производит подсчет.

В программе для оператора отображаются результаты подсчета.
Оператор может управлять процессом подсчета как со стационарного компьютера, так и с планшета или мобильного телефона (Android, iOS).

Высокоскоростная камера устанавливается в точке контроля и передает видеопоток высокой скорости на сервер. Камера подбирается в зависимости от скорости движения и размера объекта, который нужно детектировать.

Примеры внедрений
ML Sense. Counter:

Подсчет рыб на рыбоводной ферме

Наша ML-команда внедрила систему распознавания и подсчета рыб на рыбоводной ферме компании ZIZ. После 9 месяцев с момента внедрения решения завод увеличил производительность на 14%.

Пост видеофиксации.

Рыба проплывает точку контроля

Процесс подсчета рыбы глазами оператора.

Подсчет листов гофрокартона на складе

На складе готовой продукции размещаются паллеты с гофрокартоном. Туда их привозят погрузчики, и в процессе перемещения паллет в точках контроля камеры машинного зрения снимают листы гофрокартона, а алгоритм машинного зрения выполняет их подсчет.

Паллеты с картоном на складе готовой продукции.

Камеры машинного зрения снимают торцы листов гофрокартона.

Алгоритмы машинного зрения по текстуре торца определяют на изображении разные листы гофрокартона и производят подсчет их количества.

Проверка наличия таблеток в блистере

Программа анализирует поступающий с камеры видеопоток процесса упаковки таблеток в блистеры и с помощью алгоритмов машинного зрения определяет пустые ячейки. Оператор получает уведомление, если в блистере не хватает капсул.

Камера машинного зрения снимает процесс упаковки на конвейере

Процесс упаковки таблеток в блистеры.

На пост оператора передается информация об отсутствии капсул в ячейках блистера.

Преимущества системы ML Sense

Полностью российская разработка. Включенная в реестр отечественного ПО (Реестровая запись №12843 от 14.02.2022.)
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.
Возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.
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.
Поиск цикличного брака

Запросить демонстрацию работы

Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.

Оставить заявку

Этапы внедрения ML Sense. Counter:

Подготовительный этап

Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы предприятия и вместе с заказчиком определяем параметры для отслеживания. Определяем места для установки камер и проводим оценку рабочей среды: освещенность, запыленность помещения и т.п.

Внедрение и интеграция

На основе полученной информации подбираем камеры машинного зрения, серверное оборудование и производим их настройку для достижения необходимой заказчику точности подсчета. После установки оборудования на производстве интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.

Поддержка

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