Машинное зрение для контроля качества бытовой техники на заводе Ariston

Автоматическое выявление брака в трубках забора горячей воды водонагревателя с помощью технологии машинного зрения. Иногда на производстве сталкиваются с проблемой: специалисты не замечают мелкие дефекты на трубках водонагревателей. Чтобы не допустить выпуск бракованной продукции, было решено применить технологию машинного зрения.

Мы сделали тестовое видео на производстве, чтобы определить точки контроля, где будем устанавливать оборудование. Важно было оценить факторы, которые влияют на работу системы ML Sense — уровень освещения, наличие вибраций, радиальное смещение водонагревателей на конвейере, разницу по высоте между водонагревателями и предполагаемой камерой.

Затем подобрали видеокамеры, которые справятся с поиском дефектов на трубках водонагревателей. 

Для точного распознавания нейросетью вставок и заусенцев на трубках водонагревателей подобрали осветительные приборы со светодиодами высокой интенсивности, чтобы получать четкие снимки высокой контрастности. 

Для быстрого оповещения сотрудников о дефектах внедрили коробочную систему оповещения. Для этого присвоили дефектам три класса оповещения: красный — отсутствие вставки на трубке, желтый — заусенец на трубке, зеленый — бак без дефектов. Как только система “видит” дефект, срабатывает звуковой сигнал и конвейер останавливается. Это дает возможность контролеру снять с конвейера бак, у которого отсутствует вставка на трубке, или отрезать заусенец, если он обнаружен.

Протестировали созданную систему контроля качества трубок водонагревателей ML Sense в собственной лаборатории.

Смоделировали виртуальную 3D сцену на основе замеров с производственной линии. Рассчитали оптимальное расстояние для установки камер, светильника и подготовили чертежи мачты для крепления оборудования, по которым изготовили конструкцию.

Обучили нейросеть распознавать типовые дефекты трубок. Для этого собрали датасет из фотографий, где каждый вид дефектов размечен и классифицирован: на этой трубке есть вставка, на этой есть заусенец.

Произвели монтаж оборудования на заводе Ariston во Всеволожске. Установили мачты, закрепили камеры, установили ПО на пост контроля, обучили персонал работать с системой ML Sense. Завершили пусконаладку. 

Уже на производстве в ходе работы выявили новый вид втулки — металлическая. В техзадании заказчика этого вида втулки не было, поэтому мы изначально обучали систему только на типовой эмалированной втулке. Но поскольку мы всегда за то, чтобы решение работало и приносило пользу, то мы доработали систему — дообучили нейросеть на металлической втулке тоже.

Сдали заказчику все оборудование и программный код.  Сроки реализации: 3 месяца

Кейс завода электрических водонагревателей Ariston — наглядный пример того, как с помощью машинного обучения можно автоматизировать контроль качества продукции. Теперь оператору на конвейере не нужно вручную проверять каждый водонагреватель. Мы заменили визуальный контроль на машинное зрение.

- Система в 100% случаев видит дефект, оповещает оператора о том, какой вид брака обнаружен, звуковым и световым сигналом, останавливает конвейер.

- Сотруднику остается только снять дефектную продукцию с конвейера, отправить ее на доработку, либо исправить дефект вручную.