21 сентября 2021
Машинное зрение в промышленности
Что такое машинное зрение?
В последние годы все чаще встречается упоминание такой технологии как «машинное зрение». Крупнейшие компании, такие как Facebook, Google и Amazon выделяют огромные средства для создания и развития проектов на основе этого метода. У непосвященного человека возникает закономерный вопрос: что же такое «машинное зрение».
Машинное зрение – это направление в области искусственного интеллекта, целью которого является получение изображений реального мира и их обработки для получения информации, позволяющей решать различные прикладные задачи без участия человека.
Само понятие «машинное зрение» не является чем-то новым. Первые теоретические работы по данной теме появились еще в 60-х годах XX века, но в то время компьютеры еще не обладали достаточной вычислительной мощностью для решения такого рода задач.
Какие задачи может решать компьютерное зрение в промышленности?
В первую очередь данная технология развивалась для автоматизации промышленных процессов, которые требуют анализа визуальной информации. Долгое время считалось, что такие задачи под силу только человеку, но последние достижения в этой области демонстрируют, что в некоторых случаях компьютер даже превосходит человека по своим возможностям.
На современных производствах внедрение машинного зрения позволят решить такие задачи.
1. Обнаружение дефектов. Решения, построенные на основе машинного зрения, позволяют обнаружить бракованные детали на производственной линии и уведомить об этом оператора, что позволяет значительно ускорить сборку конечного изделия.
2. Уведомление о необходимости обслуживания. Многие работы на предприятиях выполняются в тяжелых условиях окружающей среды (при высоких температурах, влажности), что способствует ускоренному повреждению материалов, из которых состоят роботы, станки и т.д. Системы компьютерного зрения могут обнаруживать такие неисправности и заблаговременно уведомлять о необходимости проведения профилактических работ по устранению таких повреждений.
3. Обеспечение безопасности. Промышленное производство часто является опасным для человека, особенно при несоблюдении техники безопасности. Автоматические системы машинного зрения могут отслеживать нарушение сотрудниками техники безопасности, и уведомлять об этом сотрудника ответственного за безопасность и самого нарушителя. Кроме того, такие системы позволяют отслеживать различные нештатные ситуации, например, утечки опасных жидкостей, поломку производственного оборудования и т.д., что позволяет персоналу вовремя среагировать на проблему и избежать связанных с ней рисков.
4. Контроль качества. Система из нескольких камер, расположенных в разных местах, может формировать трехмерное изображение изделия и автоматически проверять качество сборки, причем часто значительно быстрее человека. Такое решение часто используется при производстве электронных устройств, где человеку было бы трудно проверять качество пайки мелких деталей.
5. Сборка. На многих машиностроительных предприятиях сборку производят роботы оснащенные системой машинного зрения, необходимой для точного позиционирования и соединения различных деталей конечного изделия.
Какие компании используют машинное зрение на своих предприятиях?
Примером компании, которые используют системы машинного зрения, является российская компания, по производству алюминия «РУСАЛ». На ее предприятии была размещена система камер видеонаблюдения, которые занимаются мониторингом герметичности электролизеров. Данная система позволила быстро обнаруживать неисправности производственного оборудования, что положительно сказалось как на скорости реакции на неисправности, так и на безопасности персонала. Кроме того, постоянная запись происходящего на камеры позволяет установить причины возникновения поломки. Также данное решение имело самую низкую стоимость внедрения по сравнению с другими решениями.
Другая американская российская компания Северсталь, которая использовала машинное зрение для контроля утечек коксового газа из печей. Использованное решение позволило автоматически обнаруживать утечки сразу при их возникновении, что помогло не только повысить безопасность производства, но и уменьшило количество вредных выбросов в атмосферу на 70%.
Еще одним примером использования данной технологии является компания по производству строительной и сельскохозяйственной техники Deere & Company, внедрившая на своих производствах систему контроля сварки с помощью машинного зрения. Несмотря на то, что процесс сварки был автоматизирован, он все равно требовал наличия высококвалифицированных специалистов для контроля качества. Разработанная система помогла регистрировать дефекты в реальном времени и останавливать производственный процесс для их устранения, что позволило повысить скорость и качество производства.
Заключение
Использование машинного зрения в промышленности позволяет решать множество сложных задач, таких как контроль качества продукции, слежение за нештатными ситуациями на производственной линии, обеспечение безопасности труда персонала и т.д. Использование данной технологии позволяет увеличить производительность работы предприятия, т. к. почти полностью исключаются ошибки персонала. Автоматическая система может работать круглосуточно, позволяет уменьшить количество необходимых сотрудников без потери производительности, а в некоторых случаях даже повышая ее. Также плюсом подобных решений является их низкая стоимость внедрения.
Хотите узнать больше о применении машинного зрения в промышленности и других отраслях бизнеса? Получить практический опыт от экспертов, увидеть как на практике внедряются технологии? Зарегистрируйтесь в качестве участника на конференции Smartgopro. Участие бесплатное по предварительной регистрации.
Узнать больше о мероприятиях и услугах компании можно по телефону +7 (495) 128 37 03 или электронной почте info@smartgopro.ru.
Источники:
1. https://blog.vsoftconsulting.com/blog/top-usecases-of-computer-vision-in-manufacturing
2. https://usmsystems.com/use-cases-of-computer-vision-in-manufacturing/
3.https://www.secuteck.ru/hubfs/Digital/SS/SS_ADAPT/RUSAL_Industry4-0_June.pdf?hsLang=ru
4. https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5
5. https://theoryandpractice.ru/grants/4951-issledovanie-facebook-v-oblasti-kompyuternogo-zreniya
6. https://www.all-over-ip.ru/hubfs/AoIP%20ADAPT/All_over_IP_CV_Psarev_05082020.pdf?hsLang=ru
7. https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/john-deere-hard-iron-meets-artificial-intelligence.html#gs.bhtpiw
8. https://visionify.ai/top-use-cases-computer-vision-in-manufacturing/