Промышленные сети то и дело подкидывают какую-нибудь задачку…
На петербургском комбинате "Свезы" качество шпона будут контролировать нейронные сети
13.05.2021 11:49
Качество шпона на петербургском комбинате "Свезы" будут отслеживать высокоточные "умные" камеры и нейронные сети. Проект позволит экономить более 160 кубометров березового сырья ежегодно.
Комбинат "Свеза" в Петербурге совместно со специалистами Центра технологического развития компании внедряют технологию, позволяющую контролировать качество листов шпона при сращивании. За отсутствием деформированных частей будет следить машинное зрение, уже хорошо зарекомендовавшее себя на других участках контроля качества.
На комбинате для производства фанеры больших форматов используется срощенный шпон. Сращивание представляет собой специальную механическую обработку и склеивание кусков шпона в один большой лист. При этом не исключены ситуации, когда годные листы сращиваются с дефектными. В результате оба листа становятся непригодными. Таким образом, возникает перерасход сырья и финансовые издержки.
Решение проблемы нашли эксперты Центра технологического развития "Свезы". Они предложили использовать на участке сращивания систему машинного зрения. Для этого на линиях установили высокоточные "умные" камеры. Перед сращиванием мелкие листы шпона проходят под ними. Камеры сканируют их на предмет наличия дефектов и проверяют качество намазки клеем. Если на линию попал дефектный шпон, камера передает сигнал на станок и он сортирует этот лист в отдельный карман.
Машинное зрение работает на основе нейронных сетей. Для того чтобы нейросеть стала отличать некачественный шпон, эксперты петербургской "Свезы" предварительно ее "обучили". Для этого они отсняли более 5000 фотографий шпона и отметили на них все возможные виды дефектов.
"Совершенствование системы контроля качества является приоритетов в нашей работе. Клиенты доверяют нашей продукции, так как уверены в стабильности ее характеристик. Внедрив машинное зрение на участке склеивания шпона, мы можем тиражировать инновацию на все комбинаты "Свезы" и использовать аналогичные технологии на других участках производства", - сказал Дмитрий Орлик, руководитель Центра технического развития комбината "Свеза" в Санкт-Петербурге.
Использование "машинного зрения" позволит ежегодно экономить более 160 кубометров березового сырья. Ожидаемый экономический эффект от внедрения инновации составляет не мене 1,5 млн рублей в год.
Последний вышедший номер
Читайте в номере:
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.