Яндекс.Метрика
  • Жанна Шмелева

«Машинное зрение» от компании «ТН-ГРУПП» уменьшает брак на производстве на 99 процентов

Отечественная разработка реализована благодаря гранту Фонда содействия инновациям, система позволяет эффективно выявлять дефекты товаров на производстве с помощью самообучающейся нейросети
Фото: «ТН-ГРУПП»

При поддержке Фонда содействия инновациям (ФСИ) специалисты компании «ТН-ГРУПП» разработали инновационное адаптивное решение для промышленного производства, позволяющее автоматизировать практически любой процесс.

ФСИ реализует государственную политику развития и поддержки в научно-технической сфере, а также создает и развивает инфраструктуру поддержки малых форм предприятий. Благодаря сотрудничеству с Фондом компания «ТН-ГРУПП» успешно реализовала проект по созданию «Машинного зрения».

Инженеры компании «ТН-ГРУПП» спроектировали инновационную надежную оптическую систему контроля с машинным обучением, которая легко встраивается в существующее производство.

Руководитель проекта по созданию инновационной системы Максим Валерьевич Гричанюк простым языком рассказывает о том, как работает «Машинное зрение» и какая от него польза отечественному производству.

– Что из себя представляет система «Машинного зрения»?

– Рассмотрим на примере системы отбраковки автомобильных шипов, которую сделала наша компания. Берем автомобильные шипы, они есть разные: с пластиковыми вставками и так далее, среди общего количества – и качественные, и некачественные.

Все шипы высыпаем в виброчашу. Шипы позиционируются на конвейер. Конвейер нужен для того, чтобы эти шипы пронести перед камерами, сфотографировать их и получить изображения с разных сторон. И проанализировать наличие дефектов. Камера срабатывает, когда специальный датчик фиксирует изделие. Камеры, которые фиксируют дефекты, установлены с разных сторон: слева, справа, сверху. Они фотографируют. Бракованные изделия сбиваются струей сжатого воздуха в контейнер для брака, хорошие едут дальше и сваливаются в другой контейнер. Оба контейнера показываются заказчику.

– Каково выявление дефектов продукции с помощью машинного зрения?

– Обнаружение 99% искомых дефектов. Как правило, мы всегда систему машинного зрения проектируем именно для заказчика. У нас есть договор, и всегда с заказчиком мы составляем техническое задание. Мы не делаем систему просто так.

В техническом задании мы прямо прописываем, что мы ищем, прописываем все виды дефектов, их размер. Все это указывается в так называемой карте дефектов. Для нас это гарантия того, что мы знаем, за что мы беремся. Для заказчика – это гарантия, что то, что ему нужно, будет выполнено.

– В сравнении с обычным работником насколько эффективна система «Машинное зрение»? Сколько процентов отбраковки способен дать ручной труд?

– Вообще, по-разному. Дело в том, что оператор, который занимается работой по визуальному определению качества, трудится в различных режимах. Бывает, что человек сидит без перерывов весь день. Зачастую оператор перегружен, то есть буквально за час и даже меньше он может перестать видеть дефекты, внимание теряется. Поэтому очень часто система «Машинное зрение» заменяет как раз этот ручной, глазной труд оператора.

– То есть по процентам «Машинное зрение» гораздо выше по эффективности рядового сотрудника?

– Конечно. Тем более здесь есть особенность: машина может хранить данные. И заказчик, как правило, требует или просит сохранять дефектные изделия. По сути, это набор фотографий, прямо по датам.

– Насколько может вырасти чистая прибыль предприятия за счет системы «Машинное зрение»?

– Когда мы работали с производителями водочных и коньячных крышек, для них этой цифрой была стоимость издержек и затрат по возврату целой фуры товара. То есть приходит фура к заказчику с крышками, продукция упакована по коробкам. Заказчик берет одну из коробок, открывает ее, смотрит первую попавшуюся крышку, а она бракованная. Дальше заказчик не проверяет все остальное, говорит, что фуру брать не будет. Вот и стоимость возврата.

Когда скорость на конвейере большая, сажать нужно целую роту проверяющих операторов либо поставить одну систему «Машинное зрение», и она за год окупится. Часто это выступает негативным фактором при выборе «Машинного зрения». У российского бизнеса есть особенность: дальше года никто ничего не считает, потому что «мало ли что будет через год».

– Систему «Машинное зрение» можно оптимизировать под любое производство?

– Да. Машинное зрение – это программно-аппаратный комплекс. Все системы машинного зрения всегда состоят из «железа» и из программной части. В «железо» входит сам компьютер, камера, обязательно подсветка и бывают какие-то исполнительные устройства, например, сдув. В эту систему можно запускать макароны, пуговицы, что угодно. Можно поставить конвейер больше, перемещать с большей скоростью и так далее. То есть система масштабируется.

– Расскажите про нейросеть, которая применяется в системе «Машинное зрение».

– Нейросеть – это один из алгоритмов. Там в программном обеспечении много всяких алгоритмов. Как правило, там используются готовые библиотеки, готовые алгоритмы. Сами нейросети мы не разрабатывали, мы их использовали как готовые библиотеки. И цепляли оттуда нужные нам инструменты. Понятно, что дописывался интерфейс для работы с ними. Камере показывается изображение, мы обучаем систему, что это эталон. А все что не так, – это дефект. Это классический подход – работа по эталону.

– Есть ли у вас какой-то прогноз по внедрению «Машинного зрения» повсеместно в России? Как будет дальше развиваться эта технология, как она повлияет на рынок?

– Если мы говорим про промышленное применение этой системы, то нужно сказать, что сейчас государство увеличило требования по качеству, прослеживаемости продукции. В итоге требуется автоматизировать контроль качества. Автоматизации становится больше, так как можно реально снизить количество брака, дешевеют компьютеры, которые являются ядром всей системы, и остальные компоненты системы.

Реклама

Закрыть