Морской торговый порт:
контроль целостности конвейерной ленты
Система машинного зрения автоматически выявляет дефекты конвейерной ленты, отслеживает их развитие и помогает предотвращать аварийные простои.
О клиенте
Клиент — морской торговый порт. Перерабатывает более 10 млн тонн грузов в год, обрабатывает до 612 вагонов в сутки и имеет складские площади свыше 300 тыс. кв. м. Основные грузы — уголь и металлопрокат.
Проблема
Конвейерная линия порта работает в непрерывном режиме и транспортирует насыпные абразивные грузы, включая уголь. Лента постоянно испытывает высокую механическую нагрузку, из-за чего со временем появляются локальные повреждения — надрывы, порезы и пробои.
На ранней стадии эти дефекты практически незаметны. Небольшое повреждение может долго не влиять на работу, но под нагрузкой быстро развивается: проходит через ролики и зоны загрузки, увеличивается и в итоге приводит к разрыву ленты.
Для предприятия это означает не просто ремонт, а остановку конвейера, простой перегрузочного участка, срыв графика отгрузки и большие финансовые затраты. В таких условиях особенно важны автоматизация контроля оборудования, мониторинг состояния конвейеров и ранняя диагностика конвейерной ленты.
Для предприятия это означает не просто ремонт, а остановку конвейера, простой перегрузочного участка, срыв графика отгрузки и большие финансовые затраты. В таких условиях особенно важны автоматизация контроля оборудования, мониторинг состояния конвейеров и ранняя диагностика конвейерной ленты.
Задачи
- Обеспечить автоматический круглосуточный контроль целостности конвейерной ленты. Выявлять дефекты на ранней стадии, отслеживать их развитие и точно определять их положение на ленте.
- Реализовать непрерывный мониторинг конвейерной ленты без остановки производственного процесса и снизить зависимость от ручного визуального контроля.
Решение
Внедряется система контроля конвейерных лент на базе ML Sense — платформы промышленного машинного зрения и нейросетевой аналитики. Решение формирует данные для предиктивного обслуживания конвейеров и планирования ремонта.
Как работает
Над конвейерной линией установлены камеры для непрерывного контроля поверхности ленты в движении. Алгоритмы ML Sense в реальном времени фиксируют и классифицируют дефекты:
Скорость движения конвейера — до 3,5 м/с.
При обнаружении дефекта система отправляет оповещение оператору и фиксирует его координаты на ленте.
- линейные порезы,
- угловые надрывы,
- сквозные пробои,
- локальные повреждения поверхности.
Скорость движения конвейера — до 3,5 м/с.
При обнаружении дефекта система отправляет оповещение оператору и фиксирует его координаты на ленте.
Ожидаемый результат
- Снижение аварийных простоев за счет раннего выявления критических дефектов.
- Уменьшение затрат на замену и ремонт конвейерных лент благодаря своевременному обнаружению повреждений и планированию обслуживания.
- Повышение надежности работы перегрузочного оборудования за счет автоматизации контроля оборудования и постоянного мониторинга конвейерной ленты.
- Переход от ручного осмотра к системе на базе нейросетей для производства.