Машинное зрение на производстве: "Северсталь" делится опытом

— Видишь дефект?
— Нет.
— И я нет. А он там есть.

Работа современных производственных предприятий немыслима без комплекса мер по обработке большого объёма информации. К обработке информации можно отнести сбор, преобразование, агрегирование, хранение, передачу и визуализацию.

Производственные предприятия всё больше внимания уделяют именно каналам сбора информации о производственных процессах и производимой продукции, а также работе с этой информацией. Причины — экономика, рост конкуренции и постоянное стремление к снижению издержек.

В сравнении с информационными системами предприятий, в которых функции получения первичной информации и принятия решений зависят от человека, автоматизированные измерительные комплексы построены на принципе постоянной реальной связи с объектом контроля и управления, обладают большей оперативностью и достоверностью, а главное — в них практически полностью отсутствует риск человеческой ошибки.

В своей деятельности на предприятиях группа ПАО «Северсталь» постоянно сталкивается с потребностью заказчиков в модернизации существующего оборудования, оснащении производственных линий и станкового парка современными цифровыми решениями для контроля качества выпускаемой продукции и правильности выполнения технологических операций.

«Более того, мы уверены, что те компании, которые сегодня кропотливо работают над цифровизацией своих производственных процессов, завтра будут занимать более выгодную рыночную позицию, в отличие от аутсайдеров. Поэтому можно смело сказать, что это не просто потребность клиента, а рыночная необходимость», — отметил Дмитрий Опарин.

По его словам, «Северсталь» реализует эти принципы давно и успешно.

Вот перечень таких кейсов:

1. Система контроля геометрии профиля сортового проката

Используются IP-камеры с частотой 8 000 кадров в секунду. Результат обработки — максимальный и минимальный диаметр, а также овальность катанки в реальном времени. Имеет собственную приточную систему вентиляции для охлаждения камер и осветителей, а также для создания избыточного давления в зоне измерения с целью отсечки окалины и воды от проката.

2. Автоматизированная установка контроля геометрии и поверхности электросварных труб

Система ручного визуального осмотра внутреннего грата трубы представляет собой две поворотных IP-камеры с возможностью изменения фокусировки с пультами для управления.

3. Система контроля геометрических параметров на линии проката металла

Спроектирована на базе 2D лазерных профилометров, позволяет проводить контроль продукции на любой скорости с компенсацией влияния вибрации.

4. Система видеоконтроля качества поверхности на линии проката металла

Система спроектирована на базе камер машинного зрения. Для распознавания дефектов применяются нейросетевые компьютерные алгоритмы.

5. Система машинного зрения на агрегате продольной резки для контроля дефектов

Камера машинного зрения, синхронизированная с системой освещения, получает изображение от поверхности металлопроката с двух сторон. Полученное изображение проходит обработку для выявления зон дефектов, в дальнейшем анализируется нейронной сетью на предмет классификации дефектов в даталейке. Датасет заранее определён образцами изображений для классификации. Результаты анализа выводятся на АРМ операторов, с интеграцией в АСУТП.
Выявляются дефекты размерами от 0,5*0,5 мм, с контрастностью 0,2 вебера, которые проходят онлайн-классификацию по более чем 30 параметрам. Хранение информации в архиве возможно на любой период времени.

6. Система контроля профилировки прокатных валков

Измерительный прибор с цифровыми контактными датчиками контроля профиля. Результаты передаются на интегрированный в АСУТП микрокомпьютер, который визуализирует результаты в виде профиля на интерфейсе, и синхронизирует полученные данные с целевыми показателями (профилем). Точность до 2мкм, хранение информации в архиве на любое время.

7. Система контроля качества смотки стального рулона

Лазерные профилометры по принципу триангуляции сканируют торцевую часть рулона, выявляют отклонения от целевого значения профиля, выявляют отклонения до 0,5 мм. Полученные данные суммируются по всему торцу смотанного объекта контроля и синхронизируются для определения критичных отклонений в совокупности.
Отклонения от заданных значений качества смотки выводятся на интерфейс оператора и интегрируется в АСУТП предприятия. Хранение информации в архиве возможно на любой период времени.

8. Система машинного зрения для контроля качества поверхности каната при смотке

Камеры машинного зрения, синхронизированные с индивидуальной системой освещения, получают изображение от поверхности каната со всех сторон. Полученное изображение проходит обработку для выявления зон дефектов, в дальнейшем анализируется нейросетевой моделью с целью классификации. Датасет заранее определён нормативными значениями каната в виде изображений. Результаты анализа выводятся на АРМ операторов, с интеграцией в АСУТП с целью остановки производства и корректировки технологических параметров. Обнаружение и выявление от восьми видов дефектов в онлайн-режиме. Хранение информации в архиве возможно на любой период времени.

9. Автоматизированная система аттестации темплетов

Камеры машинного зрения, синхронизированные с индивидуальной системой освещения, получают изображение от поверхности каната со всех сторон. Полученное изображение проходит обработку для выявления зон дефектов, в дальнейшем анализируется в нейросетевой модели с целью классификации. Датасет заранее определён нормативными значениями каната в виде изображений. Результаты анализа выводятся на АРМ операторов, с интеграцией в АСУТП с целью остановки производства и корректировки технологических параметров. Обнаружение и выявление от восьми видов дефектов в онлайн-режиме. Хранение информации в архиве возможно на любой период времени

10. Система аттестации темплетов

Камера машинного зрения, синхронизированная с индивидуальной системой освещения, получает изображение с поверхности темплета. Нейросеть разделяет плоские и объёмные дефекты. По результатам анализа присваивается балльность и производится оценка макроструктуры темплета и аттестация непрерывно — литой заготовки, в соответствии с заданными целевыми значениями (ГОСТ 58228).

Датасет заранее определён нормативными значениями целевых параметров поверхности в виде изображений, классификации дефектов, балльностью отклонений. Результат аттестации передаётся оператору на интерфейс в АСУТП в виде протокола.

«Цель проекта — исключить субъективный человеческий фактор в процедуре аттестации продукции на всём протяжении цепочки взаимоотношений »поставщик — клиент«, — рассказали MASHNEWS на ПАО »Северсталь«.

«И вот мы подумали... А что, если нам не только модернизовать существующие станы, станки, агрегаты и иное производственное оборудование, а помочь сделать производимое существенно лучше и эффективней? Присоединяйтесь к нашему вебинару, и мы вместе с вами обсудим, как это можно сделать!« — резюмировали на предприятии.

Перспективы машинного зрения: мнение производственников

Как рассказал MASHNEWS технический директор производственного холдинга «Кингисеппский машиностроительный завод» Вячеслав Руденков, КМЗ уже использует технологии машинного зрения, например, при ремонте силовых установок различных кораблей и судов.

«Мы используем технологии лазерного сканирования, когда необходимо создать копию той или иной детали, — рассказал Руденков изданию. — После 3D-сканирования и выполнения соответствующих расчётов создаётся чертёж, по которому можно изготовить необходимые детали».

Он также добавил, что машинное зрение актуально для двигателестроения, в частности, при производстве сложных двигателей.

«Использование технологий компьютерного зрения пригодится, например, при контроле процессов производства различных изделий, например, лопаток газотурбинных двигателей, — говорит собеседник издания. — В сочетании с алгоритмами искусственного интеллекта можно повысить автоматизацию принятия решений, что в свою очередь ускорит производственные процессы».

По словам технического директора КМЗ, машинное зрение также позволит отслеживать качество производства, что сведёт брак на нет.

«Отрадно, что появляются новые отечественный технологии в этой области. Перспективы у технологий технического зрения огромные, — подчеркнул он. — Это полезно при моделировании оснастки, проектировании деталей и др.», – резюмировал эксперт.