Видеонаблюдение в промышленности: решение от MTS AI

Рассказываем, как система интеллектуального облачного наблюдения используется на производстве: функционал, возможности и варианты применения.

В 2020 году, по данным Allied Market Research, на мировом рынке компьютерного зрения доминировал промышленный сегмент, и ожидается, что в ближайшие годы он сохранит свои позиции. Этот сегмент включает в себя вертикали, которые интегрируют приложения компьютерного зрения в производство автомобилей, бытовой электроники, деревянных изделий и пиломатериалов, бумаги, продуктов питания и упаковки, текстиля, а также в металлургию и машиностроение. 

Системам на основе CV начинают доверять все больше задач, связанных с производственными процессами, особенно в зонах повышенной опасности. Оборудование, оснащенное компьютерным зрением и аналитическими модулями, легко и быстро справляется с рутинными задачами. Оно не только контролирует процессы, но и зачастую спасает человеческие жизни. Такие системы следят за соблюдением техники безопасности на опасных производствах. Они проверяют, носят ли сотрудники маски, перчатки, яркие жилеты, и незамедлительно уведомляет руководство в случае обнаружения нарушений.

В процессах, где требуется высокий уровень концентрации, компьютерное зрение используется для сканирования и распознавания лиц специалистов, чтобы определить их состояние. В случае снижения внимания (например, при появлении признаков сонливости) система предупредит об этом человека, чтобы минимизировать риск возникновения аварийной ситуации на производстве.

Помимо этого, технологии CV используются для автоматизации рутинных действий: контроля качества, борьбы с воровством, выявления подлога на конвейере, некорректного перемещения товара по складу. Существуют системы-помощники, которые упрощают работу оценщиков брака, или сортировщики: они находят детали с дефектом и убирают их с конвейера.

Использование CV-решений позволяет достичь оптимальной экономии на производствах, потому что минимизирует количество ошибок, а человеку дает возможность заняться более сложными задачами, которые искусственный интеллект пока не способен решить.

MTS AI тщательно изучает мировые практики, варианты использования систем умного видеонаблюдения и аналитики на существующих производствах и проводит собственные исследования спроса. Это позволило команде разработать собственное решение – платформу для видеонаблюдения и анализа данных.

Платформа охватывает широкий спектр задач на производстве: 

• выявление дефектов,
• оценка и подсчет готовой продукции, 
• контроль соблюдения техники безопасности и поведения сотрудников, 
• анализ метрик качества,
• детекция нарушений периметра, 
• предупреждение краж и конфликтных ситуаций.

Система позволяет в режиме реального времени следить за производственными процессами и вовремя реагировать на отклонения и нарушения.

У одной из крупнейших в России ЦБК возникла необходимость в повышении эффективности производства и прогнозировании разрыва бумажного полотна на бумагоделательных и картоноделательных машинах. Из-за несоблюдения регламентных работ по обслуживанию машины, нарушений персоналом процесса производства, появляется брак: обрывы, загрязнение сводного ножа, обнаружение складок и морщин, сквозных отверстий на полотне. 

Чтобы избежать таких последствий, на предприятии в тестовом режиме была развернута система интеллектуального видеонаблюдения и аналитики, разработанная MTS AI. Ее составляющие: высокоскоростные производственные камеры с подсветкой, ПО для автоматизации бизнес-процесса и обученная ML-модель, которая распознает дефекты на видео. Система помогла предприятию прогнозировать разрывы полотна на станках с точностью до 90%.

Повысить качество производимой продукции и увеличить ее количество – актуальная задача и в металлургической промышленности. На Сибирском металлургическом комбинате в процессе изготовления конструкции на поверхности заготовок нередко появляются дефекты. Они могут приводить к поломке конструкций, создавать ЧП и приносить ущерб жизни и здоровью сотрудников. Контроль качества осуществляется инженером в слабоосвещенном помещении в ручном режиме. В результате появляется бракованная продукция. 

Команда MTS AI предложила организовать видеонаблюдение на основных этапах производства с фокусом на проверке качества заготовок. Для этого в контрольных точках были установлены камеры, которые могут работать при высоких температурах. Обученная система видеоаналитики фиксировала заготовки со всех сторон по всей длине и передавала информацию на экран оператору, подсвечивая места с обнаруженным дефектом. На основании этих данных он принимал решение о дальнейшей работе с заготовкой. В результате точность автоматического распознавания брака превысила 85%. 

Системы на основе компьютерного зрения и ML-инструментов позволяют заводам и фабрикам выполнять рутинные производственные задачи быстрее и эффективнее, чем вручную. 

Платформа интеллектуального облачного видеонаблюдения данных помогает значительно повысить производительность и эффективность предприятия, сократить издержки, улучшить качество произведенной продукции, привлечь большее количество клиентов и, как следствие, увеличить прибыль.