Автоматический контроль намотки сверхпроводящего кабеля с помощью компьютерного зрения

Задача

При производстве высокотемпературного сверхпроводящего кабеля для ускорителей частиц ручной визуальный контроль намотки приводил к высокому риску брака и требовал 6–7 операторов в смену.

Решение

Внедрена система машинного зрения ML Sense, которая в реальном времени анализирует видео с 5 постов намотки, выявляет дефекты (заломы, нахлёсты, сбитый шаг) и подаёт сигнал оператору или останавливает линию. Система обучена на датасете из сотен изображений, интегрирована с управляющими контроллерами и сохраняет логи с фотофиксацией.