ML Sense - система машинного зрения и контроля дефектов.

Цена: смета

ML Sense - готовое решение для контроля качества продукции на производствах конвейерного типа, разработанное компанией Норд Клан.


Типовые задачи и области применения ML Sense:

1. Обнаружение посторонних включений.
2. Обнаружение поверхностных дефектов.
3. Идентификация по типу и цвету.
4. Контроль нанесения маркировки.
5. Контроль геометрических параметров.
6. Сортировка (сортомат) и отбраковка.



Примеры использования ML Sense:

1. Добывающая промышленность: контроль состава сыпучих материалов и горных пород, обнаружение в их составе посторонних включений;
2. Легкая промышленность (пленки, изделия из стекла, пластмасс, бумага, картон, гофрокартон, гипсокартон и т.п.) - обнаружение поверхностных дефектов, контроль размеров, формы и т.п.
3. Пищевая промышленность (консервные и стеклянные банки, бутылки, полуфабрикаты и т.п.): контроль наплыва на стеклянных банках; контроль заполнения емкости; контроль нанесения маркировки; механические повреждения и другие дефекты.
4. Сельское хозяйство: сортировка урожая на конвейере по уровню спелости и некондиций.
5. Медицина и фармацевтика: контроль наличия таблеток в блистере и правильность нанесения маркировки.


Функциональные возможности ML Sense:
✔ Точность измерений брака до 0, 0125 мм
✔ Подходит для конвейеров со скоростью работы до 50 м/c
✔ Возможность детектировать брак и дефекты, выполнять сортировку, а также проверять корректность нанесения маркировки.
✔ Возможность установки системы на несколько конвейерных линий.
✔ Возможность управлять процессом отбраковки как с компьютера, так и с мобильного телефона из любой точки мира.

Отличительной особенностью ML Sense является возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.



Принцип работы системы ML Sense:

Высокоскоростная камера устанавливается над конвейерной лентой и передает видеопоток высокой скорости на сервер. Камера подбирается в зависимости от скорости работы конвейера и размера брака, который нужно детектировать.

На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с
помощью алгоритмов машинного зрения определяет брак и передает данные в приложение оператора.

В программе для оператора отображается событие, регистрирующее брак.
Оператор может посмотреть время события, получить отчет по характеристике брака (площадь, размер, положение и расстояние от заданной точки) и принять решение об отбраковке. Оператор может управлять процессом контроля как со стационарного компьютера, так и с планшета или мобильного телефона (Android, iOS).


Этапы внедрения ML Sense:

1. Подготовительный этап

Выезжаем на объект для изучения реальных условий работы предприятия и вместе с заказчиком определяем параметры для отслеживания брака. 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 распознавания брака. После установки оборудования на производстве интегрируем его с существующей на предприятии информационной системой.

3. Поддержка

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

Подробнее о решении - https://mlsense.nordclan.com/