Услуги и решения

Автоматизация производства: система контроля брака

Отрасль проекта

Производство, Машинное зрение

Технологии

Python, Нейронные сети

О проекте

Анализ видеопотока с помощью алгоритмов машинного зрения для определения бракованных гильз на конвейерной ленте.

Задача: выделить в общем потоке продукции дефекты на поверхности гильз.


Автоматическая проверка проводится с использованием камер высокого разрешения, что позволяет выявлять мельчайшие отклонения на конечной продукции.


Преимущества видеоаналитики на производстве:


  • оценка нескольких параметров одновременно: повреждения, цвет, форма и т.д.
  • повышение скорости контроля брака без привлечения человеческих ресурсов
  • выявление отклонений в изделиях при высокой скорости движения конвейера

контроль брака на производстве гильз

Принцип работы системы машинного зрения на производстве


  • алгоритм анализирует видеопоток и определяет дефектные изделия
  • на поршень подается сигнал для отсеивания соответствующего бракованного изделия

Система позволила снизить процент допустимого брака и ускорить работу предприятия.



Если у вас есть вопрос по машинному зрению или вы хотите запросить оценку внедрения системы контроля брака на производстве, оставьте запрос в форме ниже.

Вас могут заинтересовать

Python

Машинное зрение Производство

Машинное зрение, производство
Расскажите нам о своей задаче
Мы немедленно возьмём её в работу
Александр Носков
noskov.alexander@nordclan.com