Автоматизация производства тротуарной плитки
с помощью систем машинного зрения и нейросетей

Остро стоит вопрос снижения издержек и повышения производительности. Причем, на том оборудовании, которое уже есть. А значит, помимо контроля производимой продукции, возрастает необходимость в постоянном контроле и своевременном обнаружении неисправностей оборудования.
Автоматизировать можно все технологические этапы производства плитки. Это позволит создать “Умное производство” и получить колоссальное конкурентное преимущество.

С помощью систем машинного зрения можно реализовать дополнение для весовой станции, которое бы измеряло объем материала в кузове грузовика, а также осуществляло фотофиксацию и автоматическое распознавание типа материала.
Таким образом можно принимать материалы по фактическому, а не расчетному объему. Также используя показания автомобильных весов, можно вычислить фактическую влажность песка в каждом грузовике - что позволит учитывать полученную информацию при подготовке смеси к производству.

Что касается самой бетоноформовочной машины, то при помощи высокоскоростных камер и системы машинного зрения можно считывать и анализировать характер вибрации подвижных элементов пресса и определять момент достижения оптимального уплотнения.
Это позволяет настраивать машину таким образом, чтобы сократить время такта, избежать переуплотнения и излишней вибрационной нагрузки на все оборудование.
Также на бетоноформовочной машине можно контролировать равномерность заполнения емкостей с основным бетоном и фактурным бетоном.

На мокрой стороне система машинного зрения выполняет две важные функции:

1. сбор данных о производственном процессе;
2. предотвращение производства дефектной продукции и сокращение прямых потерь.

Аппаратная часть решения представляет собой набор камер машинного зрения, лазер и специальные осветительные приборы.

Поддон, двигаясь по конвейеру, проходит под установкой QuatroPBC, сканируется лазером и фотографируется. Полученные данные анализируются в реальном времени и передаются оператору.

Давайте остановимся на контроле качества выпускаемой продукции.
Системы машинного зрения:
- измеряют каждую плитку на поддоне в реальном времени с точностью до 1мм;
- распознают дефекты лицевой поверхности плитки, такие как трещины, сколы, раковины;
- контролируют соответствие цвета партии.

Эта информация может быть использована оператором бетоноформовочной машины для оперативного обнаружения проблем с формованной продукцией и принятия мер для предотвращения производства изделий c дефектами.

Одно из важных функций системы машинного зрения на мокрой стороне является сбор данных для последующего анализа:
- идентификация изделия – определение формы и цвета. Эта информация необходима для правильного объединения продукции в партии;
- ведение фотоархива всех произведенных поддонов. Очень полезная функция чтобы понять, что нас ждет на выкатке после ночной смены или после выходных.
- фиксация времени производства каждого поддона с точностью до секунды - для отслеживания микропростоев оборудования.
Все фотографии поддонов и результаты измерений сводятся в производственный отчет по партиям, свойствам продукции, операторам или сменам.
В архиве хранятся крупные изображения каждого поддона, что позволяет в любой момент времени посмотреть - кто и что именно формовал ранее, какие были проблемы.

Очень интересно бывает посмотреть на результаты формовки в ночные смены и в выходные – как быстро они реагировали на отклонения по высоте, дефекты.
Точное время выпуска каждого поддона регистрируется, благодаря чему можно выявлять все простои оборудования и анализировать причины их возникновения.

Также благодаря измерению геометрических параметров изделий можно автоматически учитывать объем выпущенной бетонной смеси.

Интерфейс доступен не только оператору, но и всем ответственным сотрудникам производства. Позволяет в реальном времени смотреть что именно происходит на линии сейчас и в любой момент времени.

После набора прочности продукция выкатывается на сухой стороне и
здесь при помощи RFID меток установленных в поддон мы можем идентифицировать каждый поддон и понимать какие на нем были обнаружены отклонения на мокрой стороне.

Эти данные нам нужны для того чтобы подсветить переборщику те плитки, на которые следует обратить внимание
Также мы можем фиксировать, какие именно плитки снял переборщик с поддона, обеспечивая контроль того, что все дефектные камни были заменены и не попадут клиенту.
Зная количество всех снятых камней мы можем автоматически считать объем потерь бетонной смеси для каждой партии отдельно.

Применение систем машинного зрения позволяет:

1. автоматически собирать данные по всем основным производственным участкам, то есть можно оцифровать весь процесс производства и анализировать эти данные. На основе данных, накопленных за длительный период времени, можно выявлять наиболее проблемные партии, с точки зрения дефектов и отклонения по высоте. Если на определенной форме стало больше дефектов – вероятно, она уже требует ремонта или замены;
2. упростить процесс учета и списания материалов, опираясь на фактические движения продукции и материалов;
3. автоматически отслеживать среднюю высоту изделий по типам продукции и работать над снижением общей высоты для снижения затрат на материалы. Это довольно значимое снижение расходов. Например, если формовать 60 мм продукцию со средней высотой даже 59 мм, вместо 61мм – это 3% от общего объема материалов.
4. видеть результаты работы операторов и своевременно вводить доп обучение;
5. анализировать темп выпуска продукции, выявлять простои, и устранять их причины, повышая общую производительность.

Также снижение доли дефектных изделий за счет контроля всей продукции в реальном времени позволяет значительно сократить производственные издержки.

Системы машинного зрения на производстве, это не только и не столько про обнаружение дефектов здесь и сейчас, а скорее про сбор больших данных, анализ которых может значительно повысить эффективность производства в наше непростое время.


Оставьте ваш и E-mail и мы пришлем вам презентацию QuatroPBC