Новое решение ML Sense распознает 9 типов дефектов волокна

Nord Clan расширила платформу ML Sense новым решением — системой автоматического контроля качества волокна непосредственно в процессе производства. Продукт включён в реестр отечественного ПО. ML Sense Волокно решает задачу, для которой прежде на российском рынке не существовало готового отечественного решения: сплошной автоматический контроль волокна в потоке с распознаванием девяти типов дефектов.

Контроль качества волокна — одна из наиболее трудоёмких операций в текстильном и химическом производстве. Нити движутся десятками жгутов одновременно на скоростях до 30 метров в секунду. Ручной визуальный контроль в таких условиях физически невозможен: оператор не способен одновременно отслеживать все жгуты и выявлять дефекты размером от 0,1 мм. Производители вынуждены были либо мириться с браком, либо останавливать линию для выборочных проверок.

Теперь ни того, ни другого не требуется: система ведёт сплошной контроль каждого жгута в потоке, не останавливая производство. На производственной линии устанавливаются высокоскоростные камеры высокого разрешения и система светодиодного освещения, которая обеспечивает чёткое изображение даже мелких дефектов. Нейросеть в реальном времени анализирует каждый жгут, определяет тип дефекта и его местоположение.

Система одновременно распознаёт девять типов дефектов волокна: обрыв, узел, посторонние предметы, отклонение толщины и другие — по каждому фиксируется название, класс, номер жгута, дата и время обнаружения, формируется фотография дефекта. При обнаружении брака оператор немедленно получает уведомление с полной информацией для принятия решения.

Отдельное достижение — работа с оптическим волокном. Контроль качества оптоволокна в потоке — технически одна из наиболее сложных задач машинного зрения: материал прозрачный, скорость высокая, допуски минимальные. До появления ML Sense Волокно такого готового решения на российском рынке не было. Система поддерживает все основные виды волокна: полиэфирные (ПЭФ), полиакрилонитрильные (ПАН), полиамидные (ПА), полипропиленовые (ПП), полиуретановые, углеволокно, оптическое волокно, а также натуральные — шерсть, лён. После внедрения система может быть дообучена под новые виды волокна и типы дефектов, характерные для конкретного производства заказчика.

Данные о каждом дефекте в реальном времени передаются в MES или ERP предприятия. Система контролирует несколько линий одновременно и интегрируется с PLC, SCADA и системами промышленной безопасности.

Параметры системы:

• минимальный размер выявляемого дефекта — от 0,1 мм;
• скорость конвейера — до 30 м/с;
• точность распознавания — до 98%;
• одновременный контроль десятков нитей и нескольких линий.

«ML Sense Волокно — пример того, как мы отвечаем на запрос рынка, впервые представив автоматический контроль волокна в потоке как отдельный продукт в реестре отечественного ПО. Ранее схожие задачи решались в рамках кастомизированных внедрений, теперь же у производителей есть готовое решение, зарегистрированное по всем требованиям импортозамещения», — отметил генеральный директор Nord Clan Илья Каштанкин.