Машинное зрение в ТОиР: эффективный поиск неисправностей и дефектов

Большая дорога начинается с маленьких шагов, а большие убытки — с маленьких непредвиденных поломок. Избежать этого и одновременно производить больше помогает машинное зрение (Machine Vision) — технология в концепте Industry 4.0.

Машинное зрение автоматически фиксирует и анализирует фотографии физических объектов или явлений. Если бы это устройство было у наших мам, они бы настроили алгоритм для анализа головы на предмет надетой шапки. Бизнес использует машинное зрение шире — для повышения качества продукции и прогнозирования аварий оборудования в автомобилестроении, фармацевтике, пищевой промышленности и т. д. Согласно аналитике, весь рынок Machine Vision к 2027 году достигнет отметки в более чем 19 миллиардов долларов.

Принцип работы машинного зрения достаточно простой (чего не скажешь про его архитектуру). Камеры и сенсоры передают системе изображения и данные, которые она распознает и классифицирует. Затем они интерпретируются по сценарию. Например: если «событие = перегрев», то система выполняет «оповещение» к «рабочий 1». Такие же сценарии возможно воспроизвести в работе со спецодеждой или нарушением периметра опасной зоны. 

В чём преимущества машинного зрения? 

Машинное зрение стало популярным в работе с оборудованием, поскольку компании стоят перед такими вызовами:

• профессионалы стоят дорого

Найти и удержать высококвалифицированного работника трудно, а обучать новых — долго и затратно. Компании страхуют свои процессы, передавая часть компетенций искусственному интеллекту;

• люди ошибаются

Им это свойственно: от ведения документации до оптических иллюзий. Когда дело касается рискованных объектов вроде нефтяной вышки, любую зависимость от человеческого фактора лучше исключить;

• данные любят порядок

В грамотной работе с данными по оборудованию есть два принципа: структурированность и интерпретация. Для первого люди имеют слишком хаотичную систему (чего стоят бумажки и Excel-таблички), а для второго — арифметически ограниченный мозг;

• безопасность превыше всего

Проверка состояния оборудования на высоко рисковых объектах щекочет нервы и рабочим, и руководству. Поэтому такие вещи передают камерам и датчикам: так дешевле, надёжнее и спокойнее.

Главное преимущество машинного зрения в возможности (заранее или по факту) выявить аномалии. Алгоритмы анализируют новые снимки, сравнивают их с предыдущими и сообщают о проблемах на производственных линиях. Это полезно не только для оборудования, но и для продукции: когда надо проверить большое количество предметов на линии, машинное зрение — тоже лучшее решение.

Машинное зрение на практике

В автомобильной индустрии минута простоя может обходиться более чем в $20 000. Именно технологии машинного видения, как, например, SmartEAM от ITE или ZDT от FANUC, помогают производителям экономить на авариях, простоях и переделке. Такие системы считывают фотографии камер, встроенных в роботов на фабрике. Массивы данных (Big Data) направляются в облако, где вычислительные алгоритмы (Cloud Computing) анализируют их и оповещают рабочих о необходимых ремонтах. Ожидаемые результаты: от 70+ предвиденных аварий за первые полтора года. 

Ещё один наглядный пример: система виброанализа оборудования OptiVibe, запатентованная американцами из RDI Technologies. Их камеры, расставленные вокруг агрегатов завода, считывают вибрации оборудования с частотой 205 кадров в секунду и каждые пятнадцать секунд передают их в систему. Алгоритмы обрабатывают каждый пиксель с каждого изображения, обнаруживают интенсивность вибрации и создают виброграмму. Это позволяет инженерам видеть частоту и амплитуду вибраций, предотвращать аварии и всегда держать оборудования в тонусе. Результат: ещё более эффективные предиктивные подходы и сэкономленные деньги на ремонтах.

Как видим, инструменты Industry 4.0 вроде машинного зрения — это возможность меньше тратить на ремонт оборудования и обезопасить себя от незапланированных аварий. За десятки лет в индустрии мы воплотили сотни подобных решений от стационарных систем до вычислений на облачных серверах. Если вы ещё на распутье касательно инноваций или не уверены, как правильно инвестировать в обслуживание оборудования, — напишите нашим экспертам для бесплатной консультации.