Точность контроля стеклотары с помощью ML Sense достигла 100%

Точность машинного контроля стеклянной тары достигла 100% — такого показателя добилась платформа машинного зрения ML Sense компании Nord Clan за счет перехода на двухэтапную проверку. Тара на линии розлива теперь контролируется дважды — до и после налива продукта, что позволяет ловить дефекты, которые проявляются только на одном из этих этапов. Минимальный распознаваемый размер повреждения — от 1×1 мм. 

ML Sense — платформа Nord Clan на основе машинного зрения и нейросетей для контроля качества и управления производственными процессами. Решение входит в реестр отечественного программного обеспечения.

Как работает система контроля качества стеклотары:

первый пост проверяет пустую тару с нескольких ракурсов: сколы, трещины, включения, дефекты горловины и кромки;

второй пост работает после налива продукта: повторная проверка целостности стекла, равномерность налива; решение о браке принимается в реальном времени, отбраковка дефектной тары — без остановки конвейера; контроль сохраняется на линиях со скоростью конвейера до 0,2 м/с.

Интеграции: промышленные контроллеры (PLC), SCADA- и MES-системы; роботы-манипуляторы и производственные линии; дообучение нейросетевых моделей под новые типы тары без замены базового ПО.

Решение рассчитано на пищевую промышленность, фармацевтику, косметическое и химическое производство — на любые конвейерные линии розлива в стеклянную упаковку. Решение окупается в среднем за 6–12 месяцев за счет снижения потерь от брака и сокращения затрат на ручной визуальный контроль.