ML Sense для пищевого производства: автоматический контроль цветности сахара

О клиенте

Крупный производитель сахара, входящий в агропромышленный холдинг. Предприятие использует собственное сырьё и перерабатывает 10–12 тыс. тонн свёклы в сутки. Годовой объём выпуска — свыше 100 000 тонн сахара и значительные объёмы побочной продукции.

Проблематика

Цвет — один из ключевых параметров при производстве сахара, его значение измеряется по международной шкале ICUMSA. Для разных типов продукции установлены свои допустимые диапазоны цветности. Превышение этих границ снижает качество готового продукта.

В технологическом процессе цвет формируется после того, как сахар отделяется от патоки в центрифуге и затем смешивается с соком или подготовленным конденсатом. Чем выше значение ICUMSA — тем темнее сахар и больше остаточной патоки.

Ранее проверка цветности осуществлялась вручную: оператор брал пробу, относил её в лабораторию, где проводился анализ. Пока шёл замер, линия продолжала работать — и в случае несоответствия параметрам вся прошедшая партия признавалась бракованной. Это приводило к переработке, списаниям и снижению общей эффективности производства.

Цели проекта

• Исключить потери из-за несвоевременного контроля цветности
• Обеспечить онлайн-мониторинг ICUMSA
• Интегрировать решение в действующее производство
• Упростить работу оператора, обеспечив визуальный контроль и сигнализацию при отклонениях

Решение

ML Sense — ИИ-платформа на базе компьютерного зрения, входящая в реестр российского ПО.

Команда Nord Clan провела выездную диагностику и предложила изменить изначальный подход: вместо размещения камеры у входа в центрифугу (где наблюдаются пар и взвеси), установить её после выхода продукта. Там сахар уже смешан с соком, а поток стабилен и прозрачен.

Сбор обучающих данных

Для настройки системы ML Sense под конкретный технологический процесс требуется обучить нейросетевую модель на реальных данных с производства. На этапе подготовки совместно с лабораторией предприятия был организован сбор эталонных проб:

• Пробы продукта отбираются после выхода из центрифуги, уже в состоянии, максимально близком к тому, как его видит камера в прозрачном резервуаре.
• Каждую пробу помещают в стандартизированную ёмкость, обеспечивая одинаковый уровень наполнения.
• Все изображения фиксируются в одинаковых условиях освещения и на однотипном фоне, чтобы свести к минимуму шумы и обеспечить сопоставимость изображений.
• После фотосъёмки каждая проба передается в лабораторию, где ей присваивается точное значение цветности по шкале ICUMSA, измеренное по принятой методике.

Таким образом формируется верифицированный датасет, содержащий пары: «фото продукта» — «измеренное значение ICUMSA». Далее инженеры обучают модель машинного зрения, которая впоследствии распознаёт цвет сахара на видеопотоке и сопоставляет его с заданными допусками.

После завершения этапа внедрения и запуска система ML Sense будет выполнять автоматический контроль цветности сахара в режиме реального времени:

• Камера в герметичном кожухе установлена возле прозрачного резервуара на выходе из центрифуги — там, где продукт уже смешан с соком (или подготовленным конденсатом).
• Поток продукта стабилизируется: пена и механические включения оседают в отстойнике, что обеспечивает чистое изображение.
• Камера фиксирует изображение потока под постоянным углом и при контролируемом освещении, исключая влияние внешних факторов.
• Изображения передаются на вычислительный блок, где обученная нейросеть анализирует цветность продукта и определяет его значение по шкале ICUMSA.
• Текущее значение ICUMSA отображается в интерфейсе оператора — в виде цифрового индикатора или графика.

При выходе значения за допустимые границы система активирует визуальное и звуковое оповещение, позволяя оператору немедленно отреагировать (например, изменить параметры центрифугирования или перенаправить поток).

Такая схема обеспечивает непрерывный, объективный и оперативный контроль качества, исключая задержки и потери, характерные для ручного анализа.