ML Sense Конвейерные ленты — новый продукт Nord Clan
Nord Clan развивает линейку специализированных продуктов машинного зрения ML Sense. Одним из новых решений платформы стал модуль ML Sense Конвейерные ленты — системой автоматического контроля целостности конвейерных лент с помощью нейросетей. Продукт включён в реестр отечественного ПО и уже внедряется на предприятиях России.
Разрыв или критический износ конвейерной ленты — одна из наиболее дорогостоящих причин аварийных простоев на производстве. Традиционный способ контроля — плановые обходы операторов — не позволяет определить повреждение в момент его возникновения. ML Sense Конвейерные ленты закрывает этот пробел: система ведёт непрерывный мониторинг в автоматическом режиме без участия человека.
На конвейерной линии устанавливаются камеры и датчики, которые фиксируют движение ленты в реальном времени. Нейросетевой алгоритм анализирует видеопоток и выявляет порывы, разрывы, порезы, надрывы и пробои от 10 мм с точностью до 98%. Как только дефект обнаружен, система фиксирует его координаты и немедленно отправляет уведомление оператору. Данные могут автоматически уходить в MES-систему и 1С, если это необходимо. Система способна выявлять аномалии, а также контролировать состояние стыков ленты и несколько конвейерных линий одновременно. ML Sense Конвейерные ленты внедряется без остановки производства.
Для бизнеса это означает сокращение аварийных простоев, снижение расходов на замену лент за счёт раннего выявления критических дефектов и продление срока их службы. Персонал при этом освобождается от рутинных обходов. Система интегрируется с PLC, SCADA, MES, 1С и системами промышленной безопасности. Стабильно работает при плохой освещённости, высокой влажности и перепадах температуры.
Решение работает с резинотканевыми, резинотросовыми, пищевыми и металлическими цельнокатаными лентами. Применяется в горнодобывающей, металлургической, химической отраслях, пищевой промышленности и машиностроении и прочих отраслях производства, где конвейерные ленты активно эксплуатируются.
