Контроль комплектации аэрозольной продукции в «Арнест» с помощью компьютерного зрения

Главное о кейсе

- Автоматизирован мониторинг выпадения баллонов из коробок так, чтобы конвейер моментально останавливался, а оператор мог исправить ситуацию;

- Со 100% точностью выявляются короба с выпавшим баллоном и дается сигнал обслуживающему персоналу

- Это решение можно сразу применить на любых конвейерных производствах.

Бизнес-задача и ее решение

Перед компанией Арнест стояли задачи по устранению выпуска недоукомплектованной продукции, снижению количество рекламаций от заказчиков
и уменьшения репутационных рисков из-за поставок бракованной продукции.

Команда rdl by red_mad_robot разработала систему на основе компьютерного зрения, которая детектирует некомплект упаковки и отправляет управляющие сигналы на конвейер, чтобы устранить проблему.

На конвейерной линии устанавливают камеры слежения, подключенные к контроллеру, который останавливает конвейер, когда баллоны выпадают. Контроллер передает данные с камер на вычислительный сервер, а обученная нейронная сеть распознает брак. Если машинное зрение находит некомплект, то сервер отправляет сигнал на контроллер об автоматической остановке конвейера. Оператор устраняет недовложение и снова запускает конвейер. Веб-приложение автоматически формирует и отправляет отчет.

Систему успешно проверили на одной поточной линии, в результате удалось минимизировать недокомплект, а значит и сохранить компании деньги и уменьшить репутационные риски. В перспективе клиент планирует внедрить систему на пяти производственных конвейерных линиях.

Прочая информация о кейсе

АО «Арнест» больше пятидесяти лет производит и упаковывает косметическую продукцию и товары бытовой химии известных брендов. В арсенале предприятия 600+ товаров. Проблема, с которой «Арнест» обратились к команде rdl by red_mad_robot была в периодически возникающей недокомплектации коробов и, как следствие, недовольством предприятий-заказчиков.

Перед rdl by red_mad_robot стояла задача найти решение, которое бы минимизировало недовложение продукции. Команда за несколько месяцев разработала систему на основе компьютерного зрения, которая детектирует некомплект упаковки и отправляет управляющие сигналы на конвейер, чтобы устранить проблему и уменьшить репутационные риски для АО «Арнест».

Скриншоты