Подсчет, классификация и выявление брака объектов на конвейере

Подсчет, классификация и выявление брака на конвейере

Компьютерное зрение для точного подсчета продукции в потоке, классификации по типу, цвету, форме и признакам качества, выявления брака упаковки и передачи событий в учетные системы, PLC, SCADA, MES и ERP.

99,9%целевая точность подсчета при согласованной ПМИ и стабильной точке контроля
24/7непрерывный контроль без остановки конвейерной линии
Multi-classпараллельный подсчет нескольких типов продукции и классов качества в одном потоке
API / PLCсчетчики, события брака, статусы линии и команды во внутренние системы
Зачем это нужно

Ручной счет и простые датчики плохо работают там, где поток меняется

На конвейере объекты могут идти плотным потоком, частично перекрываться, отличаться по форме, цвету, упаковке, ориентации и скорости. Простая фотоэлектрика считает факт пересечения линии, но не понимает класс объекта, повторный счет, пустую позицию, брак, дефект упаковки или смешанный поток.

  • ошибки в количестве продукции по сменам, партиям и линиям;
  • нет разделения по классам, типам, цветам, геометрии и признакам качества;
  • не фиксируются смещение этикетки, загрязнения, дефекты печати, повреждение упаковки и ошибки маркировки;
  • оператор видит проблему поздно, когда партия уже ушла дальше по линии.
Решение STATANLY

Детектор + счетчик + контроль качества + интерфейс оператора

Система анализирует видеопоток с IP-камеры или промышленной камеры, выделяет объекты, отслеживает их движение, исключает повторный счет, классифицирует продукцию и фиксирует признаки брака. Объекты, зоны анализа и логика контроля настраиваются в интерфейсе: через линию, область, зону контроля или по событию на производственной операции.

  • подсчет изделий, деталей, упаковок, сырья и полуфабрикатов;
  • классификация продукции по типу, цвету, форме, размеру и признакам качества;
  • выявление дефектов упаковки, маркировки, геометрии, комплектности и состояния поверхности;
  • интеграция с конвейером, учетными системами, отбраковщиком и производственным оборудованием.
Функциональные возможности

От простого счетчика до системы контроля качества продукции в потоке

Решение можно внедрять поэтапно: сначала контроль количества на одной линии, затем добавлять классы продукции, проверку наличия, признаки качества, выявление брака, интеграции и отчеты.

Подсчет объектов

Фиксация каждого объекта при пересечении контрольной линии или прохождении зоны анализа без остановки конвейера.

Классификация продукции

Разделение объектов по типу, цвету, размеру, форме, упаковке, ориентации, SKU и признакам качества.

Геометрия и состояние

Оценка габаритов, формы, положения, перекосов, нестандартных объектов и визуально выраженных отклонений.

Наличие / отсутствие

Проверка пустых позиций, пропусков, комплектности, наличия элемента в ячейке, коробке, блистере или на ленте.

Брак и визуальные дефекты

Выявление повреждений упаковки, загрязнений, смещения этикетки, дефектов печати, неправильной формы и подозрительных изделий.

События и управление

Передача счетчиков, тревог, статусов, Warning / Reject / Alarm в SCADA, MES, ERP, PLC, HMI, BI или систему отбраковки.

Интерфейс и аналитика

Оператор видит поток, счетчики, классы продукции, брак и подтверждающие кадры

Интерфейс объединяет видеопотоки, зоны счета, журнал событий, распределение по классам, статистику по сменам и линиям, настройки камер, кадры с дефектами и интеграционные параметры.

Главный экран системы подсчета и контроля брака объектов на конвейере
Главный экран системыВидеопоток, счетчики за смену, классы продукции, события брака, журнал и аналитика по часам.
Общая схема системы подсчета и классификации объектов
Общая схемаКамера, AI-детектор, счетчик, проверка качества, интерфейс и интеграция с производственным контуром.
Настройка камер и зон анализа
Настройка камерРабочие зоны, линии счета, параметры съемки, источники видеопотока, пороги качества и состояние оборудования.
Примеры сценариев

Подсчет хлеба, упаковок, деталей и контроль брака в смешанных потоках

Система применима для пищевого производства, агро, складов, упаковки и промышленной сборки. В одном контуре можно считать объекты, разделять их по классам и фиксировать брак: повреждения, загрязнения, неверную ориентацию, отсутствие элемента, дефект печати или нестандартную форму.

Подсчет белого хлеба на конвейере
Пищевое производство

Подсчет белого хлеба

Система фиксирует изделия в потоке, исключает повторный счет и передает количество по линии, смене или партии. Дополнительно можно отмечать нестандартную форму, повреждение и визуально выраженный брак.

Подсчет и классификация черного хлеба
Классификация продукции

Подсчет черного хлеба и разных типов изделий

AI-детектор различает классы продукции в одном видеопотоке, формирует отдельные счетчики и может выделять подозрительные изделия для проверки качества.

Подсчет краюшек и нестандартных объектов на конвейере
Пищевое производство

Подсчет краюшек и нестандартных объектов

Решение работает с объектами разной формы и ориентации, где простые датчики не дают надежной классификации, и помогает выявлять деформации или необычную геометрию.

Подсчет чипсов на производственной линии
Упаковка и FMCG

Подсчет чипсов, упаковок и мелкой продукции

Сценарий подходит для контроля потока перед фасовкой, упаковкой, сортировкой или передачей на следующий участок, включая фиксацию загрязнений, повреждений и неполной упаковки.

Подсчет птенцов и движущихся объектов
Агро и животноводство

Подсчет птенцов и движущихся объектов

Система корректно считает подвижные объекты, которые меняют положение и могут временно перекрывать друг друга.

Подсчет и контроль брака упаковок молочной продукции
Молочная продукция

Подсчет упаковок и выявление брака

Подсчет упаковок можно совмещать с контролем целостности, загрязнения, смещения этикетки, дефектов печати и признаков нарушения герметичности.

Анализ эффективности и распределение объектов по классам
Мясопереработка

Подсчет продукции и количества операций

Система считает упаковки на производственной линии, контролирует базовые операции сортировки и помогает фиксировать ошибки распределения или отклонения по классу.

Контроль эффективности и статистики на конвейере
Мясопереработка

Контроль эффективности, статистика, KPI

Подсчет количества операций, смен, партий по линиям, операторам и производственным режимам с возможностью выделять потери и причины отклонений.

Контроль качества

Какие дефекты можно выявлять вместе с подсчетом

В проектах контроля упаковки модель может не только считать объект, но и оценивать его состояние. Это позволяет строить единый контур: объект найден, классифицирован, проверен на качество, событие сохранено, а при необходимости отправлен сигнал на отбраковку.

Упаковка

Целостность, загрязнения и герметичность

Порванные элементы упаковки, загрязнение, наличие продукта на внешней поверхности, признаки нарушения герметичности и систематический брак упаковки.

Маркировка

Печать, дата и читаемая информация

Дефекты или отсутствие печати человеко-читаемой информации, ошибки маркировки даты и срока годности, некачественная флексопечать и смещение этикетки.

SKU

Соответствие, положение и комплектность

Несоответствие этикетки или платинки SKU, смещение контрэтикетки, отсутствие элемента, неправильная ориентация, нестандартная форма и подозрительный объект.

Программно-аппаратный комплекс

Камера, освещение, вычислительный узел, база данных и интеграционный модуль

Для надежного подсчета и контроля брака важна не только модель, но и стабильная точка контроля: правильная камера, свет, защита, рабочее расстояние, синхронизация с линией и правила обработки исключений.

Пример конвейерной линии
Конвейерная линияТочка видеоконтроля над лентой или производственным участком.
Пример промышленного конвейера
Промышленная средаПодбор оборудования под скорость, освещение, пыль, вибрации и габариты.
Схема промышленного узла контроля
Узел контроляКамера, защитное исполнение, освещение, монтаж и сервисный доступ.
Автонастройка съемки
Параметры съемкиФокус, экспозиция, ROI, масштаб, скорость ленты и контроль качества кадра.
1

Камеры и освещение

IP-камеры или промышленные камеры, объективы, свет, защитный корпус и монтаж под конкретную точку контроля.

2

AI-модели анализа потока

Модели детекции, классификации и контроля качества для заданных объектов, классов и производственных условий.

3

Счетчик, брак и отчеты

Счет через линию или зону, события брака, архив кадров, статистика по сменам, партиям, линиям и классам продукции.

4

Интеграция

Передача данных в SCADA, PLC, MES, ERP, VMS, HMI, BI и внутренние учетные системы по стандартным протоколам.

Внедрение

Путь от одной точки счета до сети конвейерных линий

Мы рекомендуем начинать с пилота на одной линии: подтвердить точность, классы продукции, виды брака, условия съемки и интеграцию, а затем масштабировать решение на другие участки.

1

Обследование

Определяем объект счета, классы продукции, типы брака, скорость линии, условия съемки и требования к отчетности.

2

Пилот

Собираем примеры, настраиваем модель, зоны анализа, счетчики, фильтры, признаки дефектов и интерфейс оператора.

3

Приемка

Фиксируем метрики точности, правила спорных случаев, исключения, типы дефектов и требования к эксплуатации.

4

Масштабирование

Добавляем линии, классы, новые сценарии, интеграции и единый центр аналитики производства.

Реестр ПО

Система детекции и распознавания характеристик процессов и объектов

Открытая библиотека алгоритмов на базе компьютерного зрения, позволяющая определять характеристики объектов и процессов: размеры и габариты, тип, скорость, цвет, геометрические параметры, шрифты, номера, QR-коды и другие признаки.

Основной классИнструменты обработки, анализа и распознавания изображений.
Другие классыСредства аналитической обработки в реальном времени (OLAP).
ВозможностиВидеопотоки с web/IP-камер и файлов, классификация, детекция, сегментация, рамки, маски, метки, трекинг, CPU/GPU/TPU.
ЛицензияApache License 2.0.
ПравообладательООО «СТАТАНЛИ», Россия. ОГРН 1237800072982, ИНН 7801724456.
РуководительФедоров Сергей Олегович, генеральный директор.

Хотите проверить подсчет и выявление брака на вашей линии?

Начнем с одной точки контроля: объект счета, классы продукции, типы брака, камера, свет, пилотная ПМИ, интеграция с линией и расчет эффекта до масштабирования.