машинное зрение для контроля качества металлопроката
Внедрение системы контроля качества металлопроката на основе машинного зрения и нейросети для одного из лидеров производства сендвич-панелей в России. Система способна распознавать дефекты на листе металлопроката размером до 0,1 мм на скорости конвейера 0,5 м/с.
Проблема и задачи
До внедрения "умной" системы контроля металлопроката ML Sense определение дефектов проводилось вручную: рулон металла разматывался и на нем с помощью рулетки размечалось расстояние до дефекта и его размеры. Затем дефекты описывали по регламенту, делали фото и только по тогда дефектные бобины можно было отправить ключевому поставщику - компании Северсталь.
Для ускорения процесса контроля нужно было детектировать различные виды дефектов на полотне металлопроката и автоматизировать формирование отчетов.
Для ускорения процесса контроля нужно было детектировать различные виды дефектов на полотне металлопроката и автоматизировать формирование отчетов.
Решение
Мы предложили клиенту внедрить систему ML Sense.
ML Sense — система машинного зрения для контроля качества продукции и процессов на производстве. Входит в Реестр отечественного ПО.
Разработка схемы контроля металлопроката и подбор оборудования
Команда Nord Clan посетила производство, где было выбрано место для установки поста контроля. Контроль качества проводится на изломе листа металлопроката, который подсвечивается светодиодной лампой высокой интенсивности.
«Для определения дефектов на листе металлопроката мы используем высокоскоростные камеры с разрешением 8к px на 2px, которые определяют дефекты с точностью до 1 мм. Такие камеры выявляют даже тонкие царапины, которые делают лист непригодным для дальнейшей покраски».
Алексей, главный технолог ML подразделения Nord Clan
Для качественного освещения поверхности листа металлопроката мы используем лампы высокой интенсивности. При неправильном подборе светового оборудования в зоне освещения могут возникать полутени и разница оттенков, которые система может принять за дефект.
Система контроля автоматически проверяет уровень освещенности и выводит данные в виде специального графика, по которому специалисты проверяют качество света.
Для обработки данных и размещения системы ML Sense на объекте установили отдельный сервер. Для защиты от пыли на производстве сервер “прячется” в защитных шкаф.
Сервер и пост контроля металлопроката для оператора совмещены в одном месте, чтобы сотрудник мог запускать сессию контроля брака одновременно с установкой новой бобины.
Сервер и пост контроля металлопроката для оператора совмещены в одном месте, чтобы сотрудник мог запускать сессию контроля брака одновременно с установкой новой бобины.
Мы всегда настраиваем работу системы контроля качества металлопроката на реальных данных заказчика, чтобы обеспечить максимальную точность распознавания дефектов. Для удаленного сбора данных специалисты компании настроили доступ из офиса Nord Clan к серверам заказчика.
Рядом с постом контроля качества металлопроката есть риски смещения камер при установки новой бобины в станок. Чтобы исключить эту опасность, инженеры Nord Clan специально для проекта разработали усиленное крепление для камер.
Рядом с постом контроля качества металлопроката есть риски смещения камер при установки новой бобины в станок. Чтобы исключить эту опасность, инженеры Nord Clan специально для проекта разработали усиленное крепление для камер.
Интеграция с 1С
Чтобы вернуть поставщику дефектную бобину нужно подготовить отчет по особому регламенту: указать расположение дефекта, его классификацию и размер, а также приложить фото. Для автоматического формирования такого отчета система была интегрирована с 1С.
Для каждого дефекта подходящего размера и типа формируется акт. В документ автоматически передаются размеры дефекта, его тип и точное местоположение на листе металлопроката. Для этого на вале установлен энкодер, который позволяет точно определять на каком расстоянии расположен дефект. Энкодер подключен к системе ML Sense через Ардуино и передает данные о количестве тиков за одну сессию.
Также к отчету автоматически добавляется фото каждого дефекта, полученное с высокосокоростной камеры.
Для каждого дефекта подходящего размера и типа формируется акт. В документ автоматически передаются размеры дефекта, его тип и точное местоположение на листе металлопроката. Для этого на вале установлен энкодер, который позволяет точно определять на каком расстоянии расположен дефект. Энкодер подключен к системе ML Sense через Ардуино и передает данные о количестве тиков за одну сессию.
Также к отчету автоматически добавляется фото каждого дефекта, полученное с высокосокоростной камеры.
Итоги внедрения
Систему сдали в полноценную работу через 3 месяца с момента старта проекта.
В готовой системе предусмотрено 2 вида пользователя:
Специалисты Nord Clan могут удаленно подключаться к ML Sense через внутреннюю локальную сеть предприятия и в реальном времени просмотреть данные и загружать обновления системы. Благодаря возможности удаленного подключения все обновления системы добавляются на сервер оперативно, без выезда специалиста на место производства.
Система также определяет места скрепления 2х бобин и автоматически завершает одну сессию и начинает новую, чтобы отчет по дефектам был привязан к одной бобине.
Перед стартом сессии можно выбрать ширину бобины: стандартное значение установлено на 1400 мм, но система ML Sense работает с 5 вариантами ширины листа.
В готовой системе предусмотрено 2 вида пользователя:
- Администратор. Запускает и останавливает сессию контроля (за сессию в системе принимается время полного прохода одной бобины), просматривает отчеты.
- Пользователь. Просматривает данные по прошедшим сессиям.
Специалисты Nord Clan могут удаленно подключаться к ML Sense через внутреннюю локальную сеть предприятия и в реальном времени просмотреть данные и загружать обновления системы. Благодаря возможности удаленного подключения все обновления системы добавляются на сервер оперативно, без выезда специалиста на место производства.
Система также определяет места скрепления 2х бобин и автоматически завершает одну сессию и начинает новую, чтобы отчет по дефектам был привязан к одной бобине.
Перед стартом сессии можно выбрать ширину бобины: стандартное значение установлено на 1400 мм, но система ML Sense работает с 5 вариантами ширины листа.
Теперь контроля качества металлопроката происходит с помощью “умного “ решения ML Sense. Если раньше на проверку одной бобины уходило 2 рабочих дня, то теперь с момента запуска системы контроля до вывода отчета проходит не более 20 минут.
«Внедренное ООО «Норд Клан» решение по контролю дефектов металла в режиме реального времени обнаруживает дефекты на полотне металлопроката: царапины, вмятины, сквозные прорывы, непроцинковку, дефекты кромки и другие. Система ML Sense позволит отделу качества ускорить процесс отбраковки и исключить человеческий фактор, а производству повысить процент выпускаемой продукции высокого качества, соответствующей международным стандартам. Мы довольны сотрудничеством с ООО «Норд Клан», уверены, что впереди много интересной и плодотворной совместной работы!».
Данилов Е. Л., начальник производства