Автор: Никита Ефименков
Обновлено:
ИИ начал контролировать изготовление резиновых изделий в РФ
ИИ повысил надежность производства шин на этапе резиносмешения
Для обнаружения одной довольно простой проблемы на шинном производстве раньше требовалось постоянное внимание человека: оператор должен был следить, прошел ли пакет с химическими компонентами по конвейеру. Как выяснили журналисты 32CARS.RU, на калужском заводе Gislaved эту операцию передали системе машинного зрения, причем без подключения к внешним облачным сервисам.
Холдинг «Кордиант» внедрил решение на участке резиносмешения. Его аппаратная часть выглядит сравнительно просто — USB-камера и промышленный компьютер. Основная работа происходит в локальной ML-модели, которую обучили отличать нормальное движение пакетов от ситуации, требующей вмешательства.
Камера передает изображение со скоростью до 10 кадров в секунду. На каждом кадре алгоритм определяет, находится ли пакет в контролируемой зоне. Одновременно программа получает информацию о скорости конвейера и понимает, когда начинается и заканчивается рабочий цикл.
Самый важный момент наступает уже после остановки линии. Если спустя несколько секунд пакет все еще остается в зоне наблюдения, система расценивает это как застревание. После этого сигнал автоматически передается контроллеру линии, который связан с двигателями, датчиками и исполнительными механизмами конвейера.
Раньше такую ситуацию должен был непрерывно отслеживать оператор. Теперь постоянное визуальное наблюдение именно за этим процессом не требуется. При этом человек из производственной цепочки не исключается: автоматизирована конкретная контрольная операция, а не весь участок резиносмешения.
Есть еще одна особенность проекта — модель работает непосредственно на заводском оборудовании. Для распознавания не требуется отправлять видеопоток во внешний сервис. Это сокращает зависимость системы от связи и позволяет использовать ее автономно внутри промышленного контура.
Для обучения алгоритма собрали несколько сотен реальных кадров с производства — как с пакетами в зоне контроля, так и без них. Во время эксплуатации программа дополнительно сохраняет короткую видеозапись каждого рабочего цикла, время его начала и окончания и результат распознавания. Инженерам доступен веб-интерфейс для наблюдения за линией и просмотра архива.
По данным «Кордианта», внедрение позволило отказаться от постоянного визуального контроля этой операции и предотвратить внеплановые остановки на участке резиносмешения. Накопленный видеоархив одновременно становится базой для последующего анализа работы оборудования.
Генеральный директор холдинга «Кордиант» Дмитрий Горбачев связывает проект с более широкой автоматизацией производственного контроля: «Мы реализуем ряд масштабных проектов, которые позволяют нам по-новому управлять эффективностью всего производственного цикла. Особое внимание мы уделяем автоматизации на каждом этапе контроля качества, повышая прозрачность процессов, минимизируя потери и формируя новый стандарт цифрового управления качеством на российском шинном рынке», — комментирует генеральный директор холдинга «Кордиант» Дмитрий Горбачев.
Это уже не первый проект компании с машинным зрением. На Ярославском шинном заводе вдоль конвейера ранее установили камеры, которые распознают более 30 типоразмеров шин. В Калуге технология решает другую задачу: не считает готовую продукцию, а вмешивается гораздо раньше — еще на этапе подготовки резиновой смеси.
Именно этим новый проект отличается от привычного использования камер для финального контроля. Нейросеть поставили туда, где небольшое застревание пакета с химическими компонентами способно нарушить нормальный ритм линии, и связали распознавание непосредственно с промышленной автоматикой.