Свердловский производитель стройматериалов автоматизирует технологию контроля качества с помощью ИИ

На заводе по выпуску газобетонных блоков «Теплит» (входит в состав строительного холдинга «Атом») внедряют систему машинного зрения. Технология подразумевает автоматический анализ визуальной информации (изображения или видео) и выявление дефектов продукции с помощью искусственного интеллекта прямо на производственной линии.

На производственной линии установлены камеры, которые отслеживают всю проходящую продукцию и сохраняют фото на сервере предприятия. Специалисты завода предварительно обучают модель: размечают снимки, классифицируя виды брака, и загружают эти данные в нейросеть, которая затем анализирует поток в режиме реального времени, с высокой точностью распознает и помечает продукцию с дефектами. На заводе применяются типовые сверточные нейросети, которые непрерывно дообучаются. Автоматизация контроля качества с помощью машинного зрения позволит снизить человеческий фактор на производстве и обеспечить заданное качество отгружаемой продукции.

– Система машинного зрения реализуется на внутренних серверах предприятия без передачи данных во внешние облачные хранилища. Сейчас ее основная задача – контроль качества продукции, чтобы дефектный блок не уходил на склад или заказчику. Первые результаты уже есть, – рассказал Антон Тонкушин, заместитель главного инженера по ИТ «Теплит».

По словам Антона Тонкушина, машинное зрение – эффективный инструмент, повышающий прозрачность производственных процессов, поэтому сфера его применения на заводе будет расширяться. Следующим этапом станет автоматизация учета выпущенной продукции. В перспективе систему интегрируют и в контур управления оборудованием – от активации сигнальной лампы при обнаружении критического дефекта до возможности автоматической остановки производственной линии.

Другое направление применения ИИ – это прогноз характеристик продукции на начальном этапе производства. Система собирает данные со всех трех производственных площадок «Теплита», расположенных в Березовском, Рефтинском и Сысерти. На их основе нейросеть прогнозирует конечные характеристики продукции для каждой площадки. ИИ анализирует сырьевую смесь на стадии заливки и точно «предсказывает» итоговые прочность и плотность блока, которые при стандартном цикле становятся известны только спустя 15 часов. Это позволяет технологам оперативно проводить оптимизацию сырьевой смеси и отгружать качественную готовую продукцию заказчикам без задержек.