Обзор системы

Система автоматизации конвейерных процессов, построенная на базе технологий компьютерного зрения, позволяет решать целый класс задач используя только IP-камеры. В некоторых сложных случаях используется дополнительное оборудование, типа профилометров/лидаров, лазерных дальномеров и т.п. Кроме классического подсчета различных объектов на конвейере, система позволяет автоматически классифицировать тип объекта, выделять посторонние предметы, дефекты и аномалии, а также геометрические характеристики объектов на конвейере. Модуль анализа гранулометрического состава позволяет в режиме реального времени определять распределение рудной породы на конвейере по размерам и фракциям, выделять инородные тела и примеси.

Решение позволяет автоматизировать ручной труд, снижать зависимость от человека, исключать брак и дефекты продукции, порезы конвейерной ленты, а также предотвращать сбой или остановку конвейера из-за поломок.

И хотя современные технологии искусственного интеллекта превосходно решают задачи поиска и распознавания объектов, детекции и сегментации, «интеллектуальный» модуль — это лишь одна составляющая. Ключевую роль при внедрении системы играет правильный выбор оборудования, мест установки камер, освещения, защиты. Интеграция системы с конвейером любого типа подразумевает использование специальных промышленных протоколов (например, Modbus), низкоуровневое программирование контроллеров. Поэтому полноценное внедрение подобных систем могут обеспечить лишь единицы — компании, обладающие всем спектром необходимой экспертизы. Основные возможности:

• Автоматический подсчет объектов на конвейере;
• Классификация продукции;
• Распознавание и классификация брака, дефектов;
• Детекция порезов и дефектов конвейерной ленты;
• Выявление посторонних предметов, примесей и инородных тел;
• Анализ геометрических характеристик (размеры, форма, габариты, и т.д.);
• Анализ гранулометрического состава вещества и подсчет объема продукции;
• Прогнозирование распределения размеров гранул по размерам по всей глубине потока.

Как правило, такие системы интегрируются напрямую с модулями управления конвейера, используя промышленные протоколы, типа Modbus (промышленный протокол для M2M-взаимодействия), который является стандартом и поддерживается почти всеми производителями промышленного оборудования.

Результаты внедрения системы:

• Оптимизация работы и контроль качества добываемых ископаемых;
• Предотвращение поломок, завалов и остановки конвейера;
• Обеспечение роста качества операционного управления;
• Исключение влияния человеческого фактора;
• Предотвращение ускоренного износа основных производственных фондов;
• Снижение расходов на лабораторные исследования фракций;
• Минимизация эксплуатационных расходов производства.

Ключевыми компонентами программного обеспечения являются детектор — модель, обученная распознавать любые типы объектов (продукцию на конвейере, дефекты, аномалии и т.д.) и трекер — модель, отслеживающая движение объектов. В зависимости от детектора система позволяет распознавать брак и дефекты, любую продукцию на конвейере, различные примеси. Система позволяет добавлять любой новый объект с помощью дообучения детектора и добавления в систему.

Объекты и зоны анализа, а также задача (подсчет через заданную линию или область, трекинг объекта и анализ времени нахождения) легко задаются пользователем в интерфейсе системы. При благоприятных условиях точность системы приближается к 99,9%.

Основные компоненты системы:

• IP-камеры (освещение, защита, дополнительные детекторы);
• Вычислительный сервер (возможность использования одноплатных компьютеров типа Orange Pi, Raspberry Pi);
• Программное обеспечение;
• База данных для хранения статистики и отчетности;
• Модуль интеграции с конвейером.

Внедрение системы

Внедрение системы включает:

• Исследование объекта для внедрения системы
• Анализ существующего оборудования или выбор нового
• Настройка (дообучение) системы по конкретный кейс
• Внедрение, тестирование, промышленная эксплуатация

В зависимости от решаемой задачи, необходимо подобрать оптимальное оборудование, которое позволит получить наилучшие показатели точности, а также заложить ресурсы для дальнейшего масштабирования.

Предпроектное обследование объекта внедрения системы включает выбор наилучшего расположения для установки оборудования, оптимального освещения, оптики, типа и характеристик камеры. Одной из важнейших задач для достижения высокой точности системы является правильный выбор камер, который зависит от множества факторов, в частности расположений камер, освещенности, скорости конвейерной ленты, размеров детектируемых объектов. Для задач определения гранулометрического состава вещества и геометрических характеристик дефектов (размеры, площадь, расположение) используются камеры с технологией глобального затвора (Global Shutter). В режиме глобального затвора все пиксели массива экспонируются одновременно, что позволяет захватывать «стоп-кадр» быстро движущихся или быстро меняющихся событий. Такие камеры дают четкие, высококачественные изображения с большой частотой передачи кадров без нарушения геометрии и искажений. Из-за требований к высокой пропускной способности использование таких камер сопровождается необходимостью использовать гигабитные волоконно-оптические соединения.

Для более простых задач, например подсчета объектов, перемещающихся с невысокой скоростью, вполне подойдут и обычные IP-камеры.

После выбора и установки оборудования начинается этап сбора дополнительных данных для дообучения моделей в реальных условиях эксплуатации. Этот процесс позволяет добиться максимальной точности и качества внедряемой системы. Нередко мы собираем специальные компактные устройства для сбора данных, пока полноценный монтаж всего оборудования еще не осуществлен.

Полноценное внедрение система анализа конвейерных процессов и производственных линий занимает от 1 месяца до полугода и более, в зависимости от условий и сложности задачи.