Заказчики: Технофлекс Рязань; Строительство и промышленность строительных материалов Продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)Второй продукт: Видеоаналитика (проекты) Дата проекта: 2020/09 — 2021/02
|
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
Технология: Системы видеонаблюдения
Технология: Системы видеоаналитики
|
2021: Пилотный проект по автоматизации визуального контроля качества готовой продукции
Корпорация ТехноНИКОЛЬ 10 марта 2021 года сообщила, что на базе рязанского завода «Технофлекс» реализует пилотный проект по автоматизации визуального контроля качества готовой продукции. На производственной линии внедряется система, которая с помощью искусственного интеллекта круглосуточно анализирует технологический процесс и выявляет отклонения внешнего вида выпускаемого полотна или упаковки и маркировки.
На нескольких участках производственной линии камеры высокого разрешения непрерывно осуществляют съемку полотна. Полученная видеоинформация обрабатывается компьютером с применением технологии искусственной нейронной сети, которая фиксирует все визуальные отклонения от эталонного значения. Система способна «разглядеть» мельчайшие изменения инспектируемой поверхности площадью от 1 мм2 или посторонние включения диаметром более 3 мм при скорости движения готовой продукции не менее 1,6 метра в секунду.
Мы производим материалы самых широких номенклатур с большой вариативностью поверхностей. Например, у нас более полутора десятков видов защитных пленок с логотипом, которые система без остановки линии должна пропускать дальше, но в случае появления дефекта пленки она должна остановить выпуск материала и выдать звуковой сигнал, – комментирует Сергей Сухоручкин, начальник технического отдела направления «Битумные материалы и Гранулы» Корпорации ТЕХНОНИКОЛЬ. – И если человек может, не задумываясь на уровне подсознания, определять любые изменения внешнего вида готовой продукции, то системе это надо «объяснить» – описать и классифицировать каждый дефект, переведя его в цифру. Обучение искусственной нейронной сети идет непрерывно, и, чем больше будет обработанная человеком выборка, тем нейросеть будет быстрее и точнее проводить анализ полученных изображений. |
Система сохраняет в базе данных фотографию, дату, время, наименование материала, номер смены по каждому выявленному отклонению и архивирует его.
При выявлении на участке несоответствующего события интерфейс системы мониторинга оповестит об этом персонал с помощью звуковых и световых индикаторов. Если выявлено более 70% от определяемого отклонения, то подается сигнал в реле намоточного станка на мгновенное прекращение намотки полотна в рулон и включается непрерывное оповещение персонала об остановке линии. ИТ-директор «Роснефти» Дмитрий Ломилин выступит на TAdviser SummIT 28 ноября
После намоточного станка продукция перемещается на следующий участок, где рулон проходит визуальный контроль на соответствие упаковки и маркировки стандарту. На этом этапе при обнаружении отклонений помимо светового и звукового сигналов в программу управления поступает команда на запрет перемещения продукции по линии до устранения несоответствия.
При успешной реализации пилотного проекта ТЕХНОНИКОЛЬ намерена приступить к масштабированию технологии на заводах направления «Битумные материалы и Гранулы» в других регионах РФ.