Описание проекта

Система мониторинга конвейерной ленты на основе искусственного интеллекта

Система мониторинга конвейерной ленты на основе искусственного интеллекта
Мы разработали систему мониторинга на основе компьютерного зрения для завода по розливу пива. Система помогает выявлять неправильно закрытые банки с пивом, уменьшая количество брака и повышая удовлетворенность клиентов за счет обеспечения стабильного качества продукции. Наша система более эффективна, чем ежедневные проверки случайных бутылок, поскольку обнаруживает каждую неисправную бутылку, что позволяет в случае обнаружения дефекта не утилизировать каждый раз всю партию.

Бизнес-логика

Наш клиент — предприятие по розливу пива, ежедневно выпускающее сотни жестяных и стеклянных бутылок. Предприятие оборудовано конвейерной лентой с различными станциями, каждая из которых отвечает за определенную часть процесса розлива: правильное размещение бутылок, наливание пива, консервирование или закупоривание бутылок, наклеивание этикеток и т. д.

Розлив любого напитка — длительный процесс, состоящий из ряда последовательных действий, каждое из которых зависит от качества предыдущего. Если что-то пойдет не так на любом этапе процесса, не только неисправная бутылка должна быть утилизирована, с высокой долей вероятности придется утилизировать всю партию. Например, если бутылка не будет должным образом запечатана на консервной станции, переливающийся напиток будет мешать процессу маркировки. В результате этого бутылки будут либо нечитаемыми, либо немаркированными.

Отбор проб с линии розлива или ежечасные проверки случайно выбранных бутылок неэффективны. Требуется много времени, чтобы выбрать бутылки среди десятков контейнеров, оценить правильность наполнения, размещение этикетки, правильность установки крышки и т. д. Некачественные бутылки могут легко ускользнуть от глаз инспектора, что снижает удовлетворенность пользователей и приводит к денежным потерям для компании.

Схема проекта

К нам обратились с просьбой разработать систему компьютерного зрения, которая бы использовала камеры видеонаблюдения для обнаружения неисправных бутылок на различных станциях, сигнализируя, если что-то идёт не так.

Система должна работать в режиме реального времени, анализируя кадры с камер безопасности и обнаруживая заранее определенные события. Кроме того, система должна иметь удобный интерфейс, удобный для использования рядовым работником, а также предоставлять ежедневные и ежемесячные отчеты в режиме реального времени.

Компьютерное зрение для конвейерной ленты

Использовать те камер видеонаблюдения, которые уже были установлены на объекте, не представлялось возможным, поскольку для высококачественного распознавания видео требовался определенный ракурс и освещение.

Объект был оборудован комплектом из трех камер наблюдения, которые были установлены на нескольких станциях вдоль конвейерной ленты и размещены таким образом, чтобы обеспечить хороший обзор бутылок. Также был установлен пыле-влагозащищенный сервер для обработки изображений, снятых камерами.

Набор данных

Поскольку наш клиент никогда раньше не использовал систему мониторинга и не имел видеозаписей конвейерной ленты крупным планом, нам пришлось подготовить и разметить набор данных для обучения модели машинного обучения. Сначала камеры использовались для сбора видеоматериалов и фотографий как дефектной, так и качественной продукции. А наша команда проанализировала изображения и разметила их.

Мониторинг конвейерной ленты

Модель машинного обучения, обученная на наборе данных, способна обнаруживать различные события на разных станциях в режиме реального времени. Система контролирует три станции конвейерной ленты: наполнение, консервирование и этикетирование.

Линии наполнения отвечает на вопрос “сколько жидкости в бутылке”. Уровень может быть как слишком низким, так и слишком высоким, в зависимости от характера аварии: деформированная бутылка, поврежденный гидрозатвор и т. д. Система может определить, когда бутылка не заполнена должным образом, и предупредить персонал.

Процесс консервирования состоит из двух частей: на бутылку надевается крышка, после чего на нее нажимает аппарат, чтобы закрыть бутылку. Иногда из-за перелива жидкости, деформированной бутылки или неисправности оборудования крышка устанавливается неправильно или вообще не устанавливается. Бутылка оказывается не запечатанной, что влияет на процесс розлива в дальнейшем – смачивание этикеток делает их нечитаемыми. Это как минимум неприятно, как максимум - может повредить здоровью потребителя, если невозможно разобрать срок годности.

Наша система определяет, правильно ли установлена крышка и правильно ли закрыта бутылка.

Профилактическое обслуживание

Выявление дефектов оборудования на конвейерной ленте, благодаря искусственному интеллекту

Систему можно использовать не только для обнаружения неисправных бутылок, но и для оценки состояния оборудования, выявляя ранние признаки поломки.

Например, недостаточный уровень наполнения тары обычно сигнализирует об износе или поломке гидрозатвора, что может привести к полной остановке производства и значительным денежным потерям. Наша система может обнаружить такие проблемы на ранней стадии и сообщить клиенту, что оборудование необходимо проверить.

Система также может обнаруживать ранние признаки неисправности на основе ненормального движения оборудования, повышенной вибрации, грязи или ржавчины.

Ежедневные и ежемесячные отчеты помогают диагностировать, увеличивается ли количество неисправных бутылок с течением времени и какие станции производят больше всего брака. Клиент может легко получить доступ к этим показателям через удобную панель инструментов как на мобильном, так и на компьютере.

Сканер кодов Data Matrix

Сканнер кодов дата матрикс

Нейросеть также была обучена находить различные дефекты кодов data matrix, расположенных на готовой бутилированной продукции, чтобы иметь возможность перемаркировать такую продукцию.

DataMatrix – это двухмерный матричный штрихкод, который представляет собой набор четных черно-белых элементов или элементов различной степени яркости. Это своего рода цифровой паспорт, который содержит всю основную информацию о конкретном продукте и партии товара. И для некоторых продуктов наличие маркировки data matrix является обязательным условием для поставки продукта в розничную торговлю.

Иногда маркировка печатается с дефектом (изображение смазано, искажено, с полосами и пр.). Такой код отлавливается камерами компьютерного зрения на заводе, чтобы продукт удовлетворительного качества не был списан, как испорченный, поскольку он не будет считываться в магазинах сканерами на кассах.

После такой проверки мы исключаем потери на всех этапах конвейерной ленты. 

Результаты

После внедрения системы мы получили исключительно положительные отзывы от нашего клиента. Система мониторинга и профилактического обслуживания полностью работоспособна и уже доказала свою эффективность по сравнению со стандартными процедурами оценки качества.

Профилактическое обслуживание помогло нашему клиенту обнаружить ранние признаки износа оборудования и вовремя отреагировать до того, как произойдет капитальная неисправность. Время простоя оборудования из-за поломок снижено с 3% до 0,1%, а количество забракованных партий уменьшено до 0.

Хотите обсудить проект?

Напишите нам! Мы поможем найти максимально эффективное решение. В нашем арсенале современные технологии, благодаря которым мы можем реализовать проекты, начиная с простых мобильных приложений и заканчивая многофункциональными корпоративными порталами.