Платформа машинного зрения от Nord Clan для контроля качества
Компания Nord Clan представила обновленную платформу машинного зрения ML Sense, в которой фокус смещен с разработки узкоспециализированных систем контроля качества на создание модульной платформы, позволяющей решать комплекс задач безопасности, операционной логистики и управления эффективностью на базе единого цифрового контура.
Как подчеркивают в компании, обновление отражает рыночный запрос, когда промышленные предприятия рассматривают технологии компьютерного зрения и анализа данных не как точечный инструмент, а как компонент для системного повышения устойчивости производственных процессов.
В платформе запущена новая нейросетевая модель для выявления дефектов, требующая для обучения в разы меньше размеченных данных. Не нужно месяцами собирать тысячи фотографий брака и тратить огромные деньги на их разметку. Систему можно быстро обучить под конкретную задачу клиента, что значительно сокращает время и стоимость внедрения.
Система стала универсальнее: она работает с обычными камерами видеонаблюдения и теперь умеет не только находить брак, но и анализировать позы людей и действия сотрудников. Это помогает в реальном времени следить за соблюдением техники безопасности и оптимизировать рабочие процессы, предотвращая травмы и простои.
Добавлена возможность отслеживания местоположения движущейся техники, например погрузчиков и тележек, с точностью до 50 см в реальном времени. Это помогает эффективнее распределять задачи, избегать заторов и оперативно контролировать работу.
в систему встроен Telegram-бот для оповещений: при критическом событии фотофиксация мгновенно отправляется ответственным в чат. Это позволяет принимать меры немедленно и таким образом снижать риск поломок и простоя оборудования, издержки на возврат и переработку брака.
Появилось 11 новых модулей, имеющих практическое значение для производства:
- модуль контроля маркировки и этикеток – проверяет, соответствует ли этикетка продукту, хорошо ли читаются данные, правильно ли она наклеена и нет ли на ней дефектов;
- модуль контроля качества труб на линии резки – обнаруживает дефекты на поверхности трубы до того, как она поступит на резку, и при критических дефектах останавливает линию;
- модуль контроля намотки сверхпроводящего кабеля – анализирует равномерность намотки, выявляет нахлесты, заломы и отклонения в шаге, останавливает линию при дефекте;
- модуль контроля качества каменной ваты – выявляет отклонения в геометрии плит, повреждения кромок, участки перегрева и иные дефекты;
- модуль контроля ширины резиновых полуфабрикатов шин – бесконтактно измеряет ширину резиновой заготовки в движении с точностью до 0,2 мм;
- модуль контроля качества стеклянной тары – обнаруживает сколы, трещины и пузыри в стеклянных бутылках и банках прямо на конвейере, не останавливая его;
- модуль контроля качества мясных полуфабрикатов – распознает дефекты формы, повреждения и посторонние включения в продуктах и отправляет их на автоматическую отбраковку;
- модуль контроля и управления покрасочной камерой – автоматически выбирает программу окраски и останавливает процесс, если в опасной зоне обнаружен человек;
- модуль контроля сборки паллет – выявляет ошибки в укладке коробок и пересортицу на сформированных паллетах, фиксирует инциденты и уведомляет ответственных;
- модуль мониторинга передвижения техники в силосных ямах – строит траектории движения техники и контролирует качество трамбовки сырья;
- модуль контроля инородных тел на конвейере – обнаруживает посторонние предметы в потоке сырья или готовой продукции и классифицирует их по степени опасности.
Платформа ML Sense внедрена на более чем 50 крупнейших предприятиях России.