Машинное зрение для автоматизации ВПИ.
Опыт внедрения
на заводе «Выбор»

По аналитическим данным Центра бетонных технологий, количество производителей вибропрессованных изделий выросло в 2 раза за последние 4 года. Сегодня на рынке ВПИ насчитывается около 700 производителей, которые конкурируют между собой за потребителя.

Российские крупные заводы выстраивают конкурентное преимущество вокруг технологичности производства и имиджа завода-производителя. Современное оборудование, усовершенствованные составы для производства продукции, автоматизация производственного процесса — все это влияет на имидж «умного» современного производства, соответствующего принципам Индустрии 4.0.

Первым шагом к созданию «умного» производства может стать автоматизация производственного процесса, за счет специфики внедрения без изменения технологического процесса.

Рассказываем как автоматизировать контроль качества изделий на производстве ВПИ на примере завода «Выбор».
Завод «Выбор» — один из крупнейших производителей тротуарной плитки в России. Обеспечивает 14% российского рынка тротуарных плит. Собственная сеть заводов по всей России в 8 крупных городах. Есть множество различных форм и типов производимой продукции.

Для производства продукции используется метод полусухого вибропрессования, который позволяет выпускать мелкоштучные бетонные изделия с большой производительностью и при этом минимально зависит от человеческого фактора.

На каждом производстве ВПИ существует участок, который полностью зависит от человеческого фактора — это операционный контроль качества выпускаемой продукции. Потенциально, при автоматизации этого участка и минимальном участии оператора в вопросе оценки качества изделий, можно повысить эффективность производства.

Подобные решения в мировой практике производства ВПИ основываются на системах компьютерного зрения. Производятся на западе и поэтому цена высокая, даже для такого крупного производства, как «Выбор». В России на тот момент, аналогов или похожего решения не было.
Руководство «Выбора» обратилось к нашей команде, как к специалистам в области искусственного интеллекта и машинного зрения. На тот момент мы уже создавали работающие проекты и имели успешный опыт внедрения.
В ходе изучения производственного процесса ВПИ обнаружили, что контроль качества изделий осуществляется целиком в ручном режиме на двух постах:
  • сразу после формовки - на мокрой стороне. Оператор с периодичностью 15-60 мин производит визуальный осмотр и контроль измеримых показателей для образца изделия. Измеряются: высота, масса (пересчитывается в плотность), визуально оценивается состояние фактуры;
  • на посту переборки - на сухой стороне. 2 переборщика визуально контролируют состояние изделий с двух сторон поддона. При обнаружении дефекта вручную убирают бракованное изделие и устанавливают на его место хорошее.
Задача - автоматизировать контроль качества ВПИ с помощью компьютерного зрения следующим образом:
  • исключить человеческий фактор при принятии решений по качеству;
  • оставить только один пост автоматизированного контроля на мокрой стороне;
  • контролировать параметры изделия сразу после формовки непрерывно;
  • разгрузить оператора сняв с него измерительные функции;
  • создать простой пользовательский интерфейс - чтобы оператор мог приступить к работе сразу после вводного инструктажа;
  • настроить сбор и передачу производственной статистики, в том числе и фото-архива всей произведенной продукции.
Помимо перечисленных задач, система позволит в режиме он-лайн мониторить все дефекты тротуарной плитки:
  1. измерять высоту изделий и сравнивать с допусками;
  2. сканировать поверхность каждого изделия и выявлять дефекты и сколы верхнего слоя.
Чтобы на основе полученных данных можно было оперативно остановить выпуск бракованных серий изделий установку целесообразно поставить на мокрой стороне. Данные на сухую сторону при этом легко передать при помощи РФИД меток, которые сейчас широко доступны.

Сложность заключалась в том, что нельзя менять технологический процесс и конфигурацию используемого на линии оборудования. А значит, необходимо делать сборку установки отдельно и закреплять над работающим конвейером, где со свободным местом большие проблемы - как правило места мало.
Специалисты Quatromatic разработали решение QuatroPBC на базе машинного зрения состоящее из
  • 5 камер
  • лазерной подсветки
  • специально разработанных и собранных светильников
  • контроллера запрограммированного управлять светом, камерами и лазером
  • пылезащищенного компьютера

В процессе разработки было опробовано 3 разных подхода к захвату снимков, разработано 3 программы для микроконтроллера - чтобы добиться мягкого света, который не моргает, не раздражает человеческий глаз и при этом делает четкие и читаемые снимки как для дефектоскопии, так и для измерения лазером.

Потребовалось несколько принципиально разных алгоритмов вычисления высоты, чтобы подобрать алгоритм, который позволяет измерять высоту с точностью 0.5мм.

Установка QuatroPBC на заводе «Выбор»

контролирует производство плитки 24/7:
Высота продукции
измеряет и контролирует заданную высоту с точностью до 0,5 мм
Детекция
своевременно обнаруживает дефекты поверхности плитки (сколы, раковины)
Интерфейс оператора
постоянное обновление ПО и улучшение функций для еще большего удобства оператора
Статистика
собирает и анализирует данные о выпуске продукции
В результате работы нам удалось создать продукт, который помогает производителям ВПИ снижать издержки, производить качественную продукцию, снижать рекламации и иметь имидж высокотехнологичного производства.
Посмотреть на работу QuatroPBC на линии производства можно в видео:
Мы улучшаем физические свойства, пользовательский интерфейс и сегодня QuatroPBC самая компактная установка среди западных аналогов с более расширенным функционалом.

Подробнее узнать о внедрении на вашем производстве, заполните, пожалуйста, форму ниже