Компьютерное зрение от KAMAZ DIGITAL

Платформа цифровой трансформации промышленности KAMAZ Digital завершила пилотный проект по внедрению системы компьютерного зрения для контроля качества нанесения лакокрасочных покрытий кузовных деталей на производстве автомобилей КАМАЗ.

 © kamaz.ru

В 2024 году система компьютерного зрения будет масштабирована на линии окраски № 2 прессово-рамного завода ПАО «КАМАЗ».

Государство уделяет приоритетное внимание созданию благоприятных условий для разработки и внедрения отечественных цифровых решений. Активно развиваются цифровые сервисы, необходимые для повышения качества жизни россиян и деловой активности, и ПАО «КАМАЗ» успешно реализует проекты в данном направлении.

В пилотном проекте обучение компьютерной модели проводилось на ограниченном количестве деталей, в результате функционал подсчёта количества деталей работает на уровне 90-95%, а определение качества грунтовки изделия доходит до 87-94%. Цель проекта — это снижение дефектов грунтования деталей путём снижения влияния человеческого фактора в детекции дефектов грунта.

Главной задачей пилотного проекта была минимизация ошибок при оценке качества грунтовки деталей перед покраской и снижение непредвиденных расходов. Из-за высокого влияния человеческого фактора компания несла дополнительные расходы, связанные с устранением дефектов.

После проведённого анализа проблемы возникновения дефекта лакокрасочного покрытия стало понятно, что обычных методов периодического контроля недостаточно. Тогда появилось решение, которое позволяет перед окрасочной операцией контролировать дефекты грунтовки. Разработанная система компьютерного зрения определяет тип деталей, их количество и наличие дефектов. Сохраняя архив записи и информируя ответственных лиц, она позволяет своевременно реагировать на инциденты и не допускать передачу бракованных изделий далее по процессу или отгружать бракованную продукцию.

Решение состоит из программного обеспечения и аппаратной части. Программное обеспечение основано на алгоритмах компьютерного зрения, которые распознают образ изделия, идентифицирует их тип, производят подсчет изделий на оснастке, распознают качество грунта и др. Также программная часть включает в себя простой web-интерфейс для сотрудников отдела технического контроля и систему хранения архивных данных (от журнала события до архива видеозаписей). Аппаратная часть состоит из элементов инфраструктуры (линии связи и коммуникационное оборудование) и исполнительных элементов (видеокамеры и серверное оборудование).

«Применение компьютерного зрения при контроле качества грунтовки деталей стало для нас принципиально новым решением. Мы долго искали решение по исключению или снижению „человеческого фактора“ при контроле качества, однако эти решения, в основном, касались увеличения штата контролёров. Внедрение было проведено под ключ за 9 месяцев. Решение внедрено сейчас на одной из семи линий. На 2024 год планируется проведение работ по расширению функционала системы и расширение зоны охвата на другие производственные линии», — рассказал начальник ОТК департамента технического контроля прессово-рамного производства ПАО «КАМАЗ» Виталий Постников.

«Производственный процесс на „КАМАЗе“ невероятно сложен, и часто применение какого-то стандартного решения невозможно в принципе. Поэтому на этом проекте команда КАМАЗ Digital работала в формате R&D. Решение выросло из гипотезы, что при помощи компьютерного зрения можно решить проблему с дефектами. Мы провели ряд экспериментов и тестов и убедились в том, что решение верное. Компьютерное зрение как технология может быть применено почти во всех сферах производства, но, конечно, требуется тщательное исследование и опыт работы с такими технологиями. Особо хочу отметить, что эту систему можно масштабировать и внедрить на любом производстве, а финансовая выгода от её применения очевидна», — сказал технический директор KAMAZ Digital Павел Беседин.

Кстати, а вы знали, что на «Сделано у нас» статьи публикуют посетители, такие же как и вы? И никакой премодерации, согласований и разрешений! Любой может добавить новость. А лучшие попадут в телеграмм @sdelanounas_ru. Подробнее о том как работает наш сайт здесь👈