Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
ML Sense. Counter
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:
помогает решить:
- 1Автоматизация процесса подсчета деталей, изделий и других объектов на производствах конвейерного типа
- 2Контроль наличия или отсутствия объектов на конвейерной ленте
Функциональные возможности
МL Sense. Counter:
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.
✔ 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.
Принцип работы системы
МL Sense. Counter:
МL Sense. Counter:
На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с
помощью алгоритмов машинного зрения производит подсчет.
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).
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:
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.
Этапы внедрения ML Sense. Counter:
1
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.
2
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.
3
Поддержка
Помогаем поддерживать работу системы, а также в случае возникновения новых потребностей и задач по требованию заказчика добавляем новую функциональность в программу.
Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.