Российские разработчики добились стопроцентной точности машинного контроля стеклотары за счёт двухэтапной проверки
Точность автоматического распознавания дефектов на стеклянной упаковке впервые достигла 100%. Такого показателя удалось добиться за счёт двукратного сканирования тары – до и после розлива продукта, сообщили в российской ИТ-компании.
Технология построена на связке двух постов машинного зрения. Первый проверяет пустую тару с нескольких ракурсов, выявляя сколы, трещины, включения и дефекты горловины. Второй включается после наполнения продукта: он повторно оценивает целостность стекла и равномерность налива. Решение о браке принимается в реальном времени, отбраковка происходит без остановки конвейера на скоростях до 0,2 м/с. Минимальный размер обнаруживаемого повреждения – от 1×1 мм.
«Стекло – один из самых сложных материалов для машинного зрения: блики, прозрачность и отражения постоянно меняются в зависимости от того, пустая тара перед камерой или заполненная. Нам нужно было добиться стабильной точности на обоих этапах, а не только на одном из них, поэтому мы выстроили систему как связку двух постов с разными настройками анализа под конкретную оптическую задачу», – объяснил генеральный директор Nord Clan Илья Каштанкин.
Система интегрируется с промышленными контроллерами, SCADA- и MES-системами, а также с роботами-манипуляторами. Нейросетевые модели могут дообучаться под новые виды тары без замены базового программного обеспечения.
Подобные решения применяются на конвейерных линиях розлива в пищевой, фармацевтической, косметической и химической отраслях. По оценкам разработчиков, переход на автоматический контроль окупается в среднем за 6–12 месяцев за счёт сокращения потерь от брака и отказа от ручного визуального осмотра.
