Компоненты компьютерного зрения и искусственный интеллект для выявления дефектов в цементной промышленности
- Заказчик
- TITAN CEMENT
- Дата
- 2022
Что представляет собой система для цементной промышленности?
Производство цемента относится к тяжелой промышленности и включает множество сложных этапов, прежде чем конечный продукт будет готов к отправке. Любые задержки на быстродвижущейся производственной линии приводят к значительному простою, что, в свою очередь, влияет на общую эффективность производства. С другой стороны, поврежденный мешок с цементом может загрязнить весь поддон, не говоря уже о дополнительных расходах на возврат или возмещение затрат. Кроме того, цемент является химическим продуктом, а значит, на него распространяются различные юридические и экологические требования, например к маркировке. Поэтому компании уделяют пристальное внимание вопросам обеспечения соответствия в процессах производства и поставки.
В чем заключаются сложности контроля качества?
Titan Cement — один из ведущих европейских производителей цемента. Чтобы обеспечить соответствие высоким стандартам качества, в компании работали инспекторы, которые в три смены круглосуточно проводили визуальный контроль качества мешков с цементом на производственной линии. К системе компьютерного зрения были выдвинуты непростые требования: контроль качества мешков с цементом в режиме реального времени и выявление дефектов на поверхности продукции, таких как трещины, разрывы, вмятины, порезы, поврежденные края и даже смазанная маркировка, — и все это в самых неблагоприятных условиях: меняющиеся условия освещения, чрезмерное количество пыли, грязь и вибрация. Система должна непрерывно выявлять дефектную продукцию на движущихся конвейерных лентах, а также немедленно передавать сигналы тревоги при ее обнаружении.
Решение: периферийная система компьютерного зрения с ИИ для круглосуточного контроля качества
Решение с технологиями компьютерного зрения включает в себя цветные камеры Basler ace 2 USB 3.0, которые выявляют дефекты мешков с цементом, и монохромную камеру ace 2 GigE, которая отвечает за проверку маркировки. Они смонтированы на жестких кронштейнах над производственной линией, синхронизированы по срабатыванию фотоэлементов и оценивают состояние пяти из шести граней каждого мешка в соответствующем положении конвейерной ленты. Чтобы добиться оптимального качества изображения в непростых условиях, используются объективы Basler. Камера и оптическая система защищены от воздействия внешних производственных условий (вибрации, пыли, влаги) с помощью компактного, изготовленного на заказ корпуса камеры со степенью защиты IP66/IP67. Каждая камера подключена к расположенному максимально близко локальному процессорному устройству, образуя периферийную систему обработки изображений с технологиями ИИ. Решение построено на платформе PerCV.ai от Irida Labs, которая используется для разработки специальных алгоритмов компьютерного зрения, а также позволяет организовать развертывание комплексной системы.
Преимущества использования компонентов компьютерного зрения в системе выявления дефектов
Обработка изображений на периферийном устройстве для быстрого анализа изображений с минимальной задержкой.
Простая интеграция камер Basler ace с программным обеспечением заказчика.
Полностью совместимые с камерами объективы Basler для наилучшего качества изображения.
Инструменты для удобного выбора аппаратных компонентов с учетом требований проекта, такие как Гид по системам машинного зрения, средство выбора объектива и Конфигуратор системы машинного зрения.
Экосистема зарекомендовавших себя отраслевых программных продуктов, таких как платформа PerCV.ai от Irida Labs, обеспечивающих добавленную стоимость и проектирование решений «под ключ».
Профессиональная поддержка специалистов для успешного внедрения.
Партнер проекта: Irida Labs
Irida Labs, ведущей компании по разработке программного обеспечения для встраиваемых систем компьютерного зрения с технологиями искусственного интеллекта, было поручено спроектировать систему с концепцией цифрового двойника, подобрать сенсоры и периферийные устройства, разработать модель искусственного интеллекта и предложить масштабируемое решение для контроля целостности и качества упаковки.
Компоненты этого решения
Хотите реализовать подобное решение? Обратите внимание на эти компоненты.