Новости
Нефтегазовая пром.
11:0411.04.2024
11:0411.04.2024
17:0410.04.2024
17:0410.04.2024
11:0411.04.2024
Выставки
Наука и технология
11:0411.04.2024
17:0410.04.2024
11:0410.04.2024
10:0409.04.2024
11:0405.04.2024
22:0218.02.2020
22:0121.01.2020
10:1129.11.2017
Теги
Загорский трубный завод внедряет технологии искусственного интеллекта для контроля качества продукции.
25.05.2021, 13:16
Нефтегазовая промышленность
На предприятии успешно запущена в эксплуатацию система контроля качества труб с использованием методов компьютерного зрения и глубокого машинного обучения.
На Загорском трубном заводе запущена в эксплуатацию система с применением алгоритмов компьютерного зрения и методов глубокого машинного обучения, которая позволяет значительно упростить и повысить эффективность контроля технологии изготовления продукции. Программно-аппаратный комплекс развернут на участке нанесения наружного покрытия. Партнером по разработке решения и интеграции его в производственную систему ЗТЗ выступила компания "Точка зрения" (tochka.ai, Ярославль).
В рамках реализованного проекта в цехе нанесения покрытия установлено более десяти камер видеонаблюдения, которые фиксируют производственный процесс на открытых участках линии. Видеоданные с камер поступают на серверы предприятия, где они обрабатываются с помощью алгоритмов компьютерного зрения, которые выделяют из видеопотока отдельные единицы продукции.
Следующий интеллектуальный алгоритм позволяет "сопровождать" найденные объекты, то есть определять, на каком участке линии находится каждая конкретная труба в данный момент времени. Важной особенностью системы является расчет положения трубы на закрытых участках. Таким образом, обеспечивается возможность прослеживания каждой отдельной трубы в общем потоке.
Система позволяет рассчитывать скорости вращения и перемещения труб, а также привязывать значения технологических параметров — показаний датчиков, установленных на линии – например, датчиков нагрева, толщины изоляции и других, с которыми данная труба производилась.
Вся информация поступает в производственную ИТ-систему и анализируется специалистами по качеству. В случае выявления каких-либо отклонений, соответствующие трубы снимаются с производства и направляются на доработку.
Директор по информационным технологиям Загорского трубного завода Евгений Зайцев: "Компания производит трубы большого диаметра для крупных заказчиков, в том числе государственных корпораций. Это ответственная продукция, к которой предъявляются очень высокие требования по качеству. Мы уделяем большое внимание этому вопросу и постоянно тестируем технологические решения, которые помогают сделать контроль качества более комплексным и глубоким. Предложенное решение на основе методов искусственного интеллекта позволяет определить показатели качества в привязке к конкретной точке, к конкретной единице продукции и выделить те из них, на которых потенциально могут присутствовать отклонения от технологических нормативов. Используя разработанную систему специалисты по качеству могут обнаружить и детально проанализировать именно такие образцы".
Преимуществом реализованного решения является разработка специализированных к условиям производства на ЗТЗ алгоритмов компьютерного зрения. Они позволяют минимизировать влияние помех – например, движущихся людей и техники или изменения освещения на работу системы искусственного интеллекта и обеспечить надежное прослеживание трубы в течение всего процесса производства.
На Загорском трубном заводе запущена в эксплуатацию система с применением алгоритмов компьютерного зрения и методов глубокого машинного обучения, которая позволяет значительно упростить и повысить эффективность контроля технологии изготовления продукции. Программно-аппаратный комплекс развернут на участке нанесения наружного покрытия. Партнером по разработке решения и интеграции его в производственную систему ЗТЗ выступила компания "Точка зрения" (tochka.ai, Ярославль).
В рамках реализованного проекта в цехе нанесения покрытия установлено более десяти камер видеонаблюдения, которые фиксируют производственный процесс на открытых участках линии. Видеоданные с камер поступают на серверы предприятия, где они обрабатываются с помощью алгоритмов компьютерного зрения, которые выделяют из видеопотока отдельные единицы продукции.
Следующий интеллектуальный алгоритм позволяет "сопровождать" найденные объекты, то есть определять, на каком участке линии находится каждая конкретная труба в данный момент времени. Важной особенностью системы является расчет положения трубы на закрытых участках. Таким образом, обеспечивается возможность прослеживания каждой отдельной трубы в общем потоке.
Система позволяет рассчитывать скорости вращения и перемещения труб, а также привязывать значения технологических параметров — показаний датчиков, установленных на линии – например, датчиков нагрева, толщины изоляции и других, с которыми данная труба производилась.
Вся информация поступает в производственную ИТ-систему и анализируется специалистами по качеству. В случае выявления каких-либо отклонений, соответствующие трубы снимаются с производства и направляются на доработку.
Директор по информационным технологиям Загорского трубного завода Евгений Зайцев: "Компания производит трубы большого диаметра для крупных заказчиков, в том числе государственных корпораций. Это ответственная продукция, к которой предъявляются очень высокие требования по качеству. Мы уделяем большое внимание этому вопросу и постоянно тестируем технологические решения, которые помогают сделать контроль качества более комплексным и глубоким. Предложенное решение на основе методов искусственного интеллекта позволяет определить показатели качества в привязке к конкретной точке, к конкретной единице продукции и выделить те из них, на которых потенциально могут присутствовать отклонения от технологических нормативов. Используя разработанную систему специалисты по качеству могут обнаружить и детально проанализировать именно такие образцы".
Преимуществом реализованного решения является разработка специализированных к условиям производства на ЗТЗ алгоритмов компьютерного зрения. Они позволяют минимизировать влияние помех – например, движущихся людей и техники или изменения освещения на работу системы искусственного интеллекта и обеспечить надежное прослеживание трубы в течение всего процесса производства.
Похожие новости:
22:0722.07.2020
Нефтегазовая промышленность
22:0128.01.2020
Нефтегазовая промышленность
13:0707.07.2020
Нефтегазовая промышленность
15:0710.07.2020
Нефтегазовая промышленность