Контроль качества стройматериалов с помощью ИИ: опыт внедрения

Производство строительных материалов требует высокой точности на каждом этапе. Даже незначительное отклонение от заданных параметров может напрямую повлиять на качество продукции. Поскольку выпуск часто идет непрерывным потоком, важно выявлять дефекты сразу — до того, как они повлияют на всю последующую партию продукции. Если проблема обнаруживается уже после завершения производственного цикла, это может привести к существенным финансовым потерям.

В таких условиях особенно важны непрерывность контроля и надежность измерений. Именно поэтому технологии машинного зрения сегодня активно применяются на предприятиях по производству строительных материалов.

В основе систем машинного зрения — камеры и датчики, установленные на производственной линии, а также специализированные алгоритмы, которые в режиме реального времени анализируют параметры продукции и сопоставляют их с установленными нормативами. При выявлении критических отклонений система передает сигнал оператору или инициирует управляющее воздействие на оборудование.

С помощью машинного зрения можно контролировать широкий спектр параметров: геометрические размеры изделий, состояние поверхности, качество прокраса, наличие и точность расположения отверстий и другие характеристики, влияющие на соответствие продукции требованиям.

В этой статье мы расскажем о практическом применении технологий машинного зрения в производстве строительных материалов и поделимся кейсами компании Малленом Системс.

Контроль геометрических параметров каменной ваты

При производстве каменной ваты важными параметрами качества являются толщина ковра перед резкой, а также длина и ширина уже порезанных готовых плит.  

На предприятии ТЕХНОНИКОЛЬ такой контроль осуществляет система, объединяющая технологии лазерного сканирования и машинного зрения. На первом участке два 2D-лазерных сканера измеряют расстояние до поверхности производимого ковра и точно определяют его толщину. На втором — камера машинного зрения по сигналу от датчика формирует изображение плиты, после чего запускается соответствующий для данного типа плиты алгоритм анализа длины и ширины изделия. 

Все измерения выполняются автоматически и в режиме реального времени без остановки производственного процесса. Система фиксирует отклонения от заданных допусков, сохраняет данные для последующего анализа и позволяет оперативно реагировать на изменения параметров продукции.

Контроль дефектов полотна линолеума

Предприятие JUTEKS во Владимирской области применяет машинное зрение для непрерывного контроля качества полотна линолеума. Контроль осуществляется сразу в трех зонах производственной линии:

• Зона 1 — контроль «сырого» полотна до нанесения дополнительного слоя.
• Зона 2 — контроль полотна после нанесения дополнительного слоя.
• Зона 3 — контроль кромки готового полотна.

Для формирования изображений продукции используются восемь камер машинного зрения и энкодер, синхронизирующий съемку со скоростью движения материала. Полученные изображения передаются на вычислительный модуль, где анализируются алгоритмами видеоаналитики.

Система автоматически выявляет широкий спектр дефектов: инородные включения, пустоты, задиры, отслоения, вздутия, повреждения кромки и другие отклонения поверхности. При обнаружении брака оператор получает визуальное и звуковое уведомление, а информация о дефекте сохраняется в базе данных для последующего анализа и формирования статистики качества.

Контроль степени прокраса кромки ламината

Панель ламината считается бракованной, если обнаруживается непрокрас кромки, превышающий по площади установленное пороговое значение.

Система машинного зрения формирует и анализирует изображения кромок паза и гребня для длинной и короткой сторон доски на скорости производственной линии около 200 м/мин — более 140 панелей в минуту. При обнаружении брака хотя бы на одной из четырех сторон панели система выдает сигнал на ее отбраковку.

Система позволяет контролировать качество покраски кромок для ламината разной структуры поверхности и цвета. Дополнительно реализована возможность самостоятельного дообучения системы оператором при появлении новых типов продукции.

Контроль отверстий на деревянных заготовках

Для компании ИКЕА контроль отверстий на заготовках для мебели — это не просто техническая операция, а краеугольный камень концепции «собери сам». Малейшее отклонение превращает удобный конструктор в непригодный к сборке набор деталей, разрушая репутацию бренда и приводя к возврату товара.

По этой причине ИКЕА доверила контроль наличия, расположения и размеров отверстий системе машинного зрения. Средняя производительность линии, в которую интегрирована система, составляет около 62 заготовок в минуту. Максимальное отклонение определения положения по поперечному направлению составляет 0,35 мм, по продольному направлению - 0,5 мм. 

Деревянная заготовка перемещается по конвейеру, камеры формируют изображения двух торцов и нижней стороны заготовки. Система выполняет анализ полученных изображений при помощи специализированных алгоритмов видеоаналитики. При обнаружении дефектной заготовки выдается сигнал на ее отбраковку.

Контроль дефектов пленки

Предприятие TERIKA установило систему машинного зрения на линию, производительность которой составляет до 3 м/сек. Система обеспечивает контроль качества пленки разных цветов шириной 2000 мм.

Линейная камера машинного зрения позволяет охватить всю ширину полотна. Специализированный алгоритм автоматического подбора порога освещенности позволяет выявлять разные типы дефектов, включая отверстия и полу-отверстия размером от 1 мм, обнаруживать посторонние частицы (включения) и складки на полотне.

В АРМ оператора отображается текущий процесс распознавания дефектов на полотне, выводится общая статистика обнаруженных в течение сессии дефектов. При превышении допустимых параметров дефектов на полотне, система выдает предупреждающий сигнал.

Контроль качества в производстве строительных материалов сегодня становится частью самого технологического процесса, а не отдельной стадией проверки. Это позволяет не только своевременно выявлять отклонения, но и оперативно реагировать на них прямо в ходе производства.

Переход к непрерывному контролю помогает предприятиям быстрее обнаруживать дефекты, снижать производственные издержки и поддерживать стабильное качество продукции на всех этапах.

Практика показывает, что системы машинного зрения эффективно работают как с дискретной, так и с рулонной продукцией, адаптируются под разные типы изделий и особенности конкретной линии, оставаясь универсальным инструментом контроля.

Такой подход дает предприятиям возможность отслеживать параметры продукции в реальном времени, оперативно анализировать результаты и быстрее принимать решения. Именно на этом строится более точное, предсказуемое и эффективное производство.