Контроль качества 400 нитей углеволокна системой ML Sense с нейросетью
Автоматизировали контроль брака углеродного волокна с помощью машинного зрения для повышения качества продукции
Задача
Необходимо было автоматизировать контроль брака углеродного волокна на высокой скорости конвейера, так как человеческий глаз не справляется с постоянным отслеживанием дефектов на сотнях жгутов
Решение
Развернули систему ML Sense с машинным зрением: камеры делают снимки волокна, нейросеть анализирует изображения и распознаёт дефекты (ворс, обрыв, узел и др.), данные передаются оператору. Для обучения нейросети собрали датасет из 10 000 фотографий с размеченными дефектами, включая синтетические данные. Монтировали камеры, освещение, сервер и дополнительное оборудование для оповещения операторов
Результат
Оператор ОТК теперь быстро локализует брак: система подаёт звуковое и световое оповещение, дефекты классифицируются и отображаются с числовым кодом
Похожие кейсы
Разработка собственной MES-системы в ГК «Изолятор»
Разработали и внедрили MES-систему для ГК «Изолятор» — повысили точность планирования закупок и производственных процессов
ИИ-платформа MarQus повысила эффективность сортировки мусора в 2 раза
ИИ-платформа MARQUS увеличила объём сортировки ТБО более чем в 2 раза — до 60–70 объектов в минуту с точностью детекции 95–97%
Цифровое решение для автоматизации операционной деятельности на месторождениях газа и нефти
Разработали цифровое ИТ-решение для управления инфраструктурой месторождений — скорость обработки заявок увеличилась в 8–12 раз
Zeppelin Навигатор. Мобильное приложение для продавцов спецтехники
Разработали мобильное приложение «Навигатор» для компании Zeppelin, чтобы ускорить продажи и упростить работу менеджеров
Разработка маркетплейса и мобильного приложения малоценных товаров
Запущен внутренний маркетплейс, который сократил срок закупа товаров в 4 раза