Кейсы
Пищевая промышленность

Контроль качества упаковки на конвейере

Бизнес-эффекты

  • автоматизация процесса контроля качества;
  • сокращение количества бракованной продукции;
  • сокращение количества ложной отбраковки;
  • сокращение времени простоя оборудования;
  • сокращение затрат на обратную логистику;
  • сокращение количества продукции, испорченной в процессе доставки.

Стек-технологий

  • Система компьютерного зрения реализована преимущественно на Python; отдельные высокопроизводительные компоненты разработаны на C++.
  • Для прототипирования, обучения моделей и проведения экспериментальных исследований используется PyTorch. В промышленной эксплуатации для ускорения инференса применяются ONNX Runtime и TensorRT. Для управления версиями данных, моделей и результатов экспериментов используются DVC и ClearML.
  • Взаимодействие между сервисами построено на базе ZeroMQ, в качестве основной базы данных используется MongoDB. Архитектура системы обеспечивает обработку сигналов от PLC-контроллера, получение и анализ изображений с камер, а также принятие решения об отбраковке продукции в течение нескольких десятков миллисекунд.
  • Бэкенд для управления системой и интеграции внешних интерфейсов реализован на FastAPI.

Применение

  • пищевые производства
  • производство косметики и бытовой химии
  • фармацевтика
  • упаковочные линии
  • производство упаковки
В компании проект известен под кодовым названием “Пауч 4.0”, поскольку в фокусе внимания разработчиков – пауч – гибкая герметичная упаковка, которая заполняется влажным кормом. Упаковка кормов происходит автоматически, на конвейере, работающем с высокой скоростью. В процессе могут возникать сбои различного характера: некорректное заполнение пауча (продукция проливается мимо упаковки), некачественное запаивание шва, которое ведет к разгерметизации, и некорректная печать дата-кода, становящаяся причиной ложной отбраковки качественной продукции.

Чтобы избежать появления брака и порчи продукции, необходимо контролировать все процессы в режиме реального времени. Поскольку завод по производству кормов активно работает с “Мотивом” (это третий совместный проект), то вопрос, к кому обратиться для решения задачи не возник.

Решение

Для автоматизации контроля качества упаковки на конвейерах были установлены камеры высокого разрешения, которые передавали изображения движущихся пакетов с кормом в систему.
Анализ качества упаковки с помощью искусственного интеллекта
Дефектоскопия упаковки. Пауч с налипанием корма на верхнем шве (результат работы модели)
Далее с помощью алгоритмов искусственного интеллекта паучи анализировались, а отклонения от нормы классифицировались (складки, налипания корма, отсутствие пропечатки узора в случае с запаиванием шва и недостаточная площадь раскрытия пауча в случае с его заполнением кормом). Если дефект был обнаружен, система подавала сигнал на отбраковку и уведомление в интерфейс оператора.
Компьютерное зрение для упаковки. Искусственный интеллект в пищевом производстве
Оценка качества раскрытия упаковки. Анализ с помощью системы компьютерного зрения

Результаты работы

В результате внедрения системы, состоящей из программно-аппаратного обеспечения, удалось значительно сократить количество бракованной продукции ( с недостаточным наполнением пауча, некачественно запаянным швом и дефектами дата-кода). Кроме того в процессе работы были определены причины появления брака, сокращено время на отладку производственного оборудования и ликвидацию причины появления брака.