Система машинного зрения для контроля качества электрического кабеля

75
views

Здесь мы опишем созданную нами систему кругового обзора на 360º с использованием искусственного интеллекта, которая применяется для контроля качества электрических кабелей.

Продукт представляет собой систему машинного зрения с четырьмя камерами для контроля кабелей в режиме реального времени, позволяющая с высокой точностью, используя искусственный интеллект, обнаруживать геометрические, поверхностные и проводниковые дефекты на высокоскоростных производственных линиях.

История успеха

В кабельной промышленности  точность и стабильность  имеют решающее значение для электрических характеристик и безопасности. Даже незначительные отклонения в геометрии или целостности поверхности могут привести к  дефектам, механическим напряжениям или потере проводимости.

Для решения этих проблем  крупный производитель кабелей  в партнерстве  внедрил  нашу систему компьютерного зрения с обзором на 360º,  работающую на основе глубокого обучения. 

Заказчику требовалась полностью автоматизированная система, способная проверять кабели в режиме реального времени по мере их выхода из экструзионной линии.

Ручная проверка была ограничена, субъективна и не масштабируема для непрерывного производства. Цель заключалась в обнаружении и классификации  всех критических типов дефектов  на поверхности кабеля и проводника с абсолютной точностью.

К числу дефектов, подлежащих обнаружению, относились:

Геометрические или размерные дефекты

  • Сужение (углубление): уменьшение наружного диаметра вследствие натяжения или перегрева.
  • Выпячивание (расширение): избыток изоляционного материала или неровности экструзии.
  • Овализация: некруглое поперечное сечение, вызванное деформацией или смещением штампа.
  • Несоосность проводника и изоляции: металлический сердечник не расположен по центру изоляции.

Дефекты поверхности

  • Отдельные волокна (стеклер): свободные нити, выступающие за пределы изоляции.
  • Трещины или разрывы: повреждения изоляции, вызванные некачественной экструзией или загрязнением материала.
  • Морщины или складки: неправильный расплав или неравномерная скорость экструзии.
  • Пузырьки или полости: воздушные включения, видимые как полупрозрачные или выпуклые участки.
  • Ожоги или изменение цвета: Избыточная температура во время экструзии или волочения проволоки.

Дефекты проводника

  • Частичные обрывы жил:  обрыв или неполное повреждение нитей внутри проводника.
  • Загрязнение или коррозия:  наличие окисления, масла или металлических остатков.

Дефекты изоляции или покрытия

  • Недостаточное сцепление: изоляция недостаточно прочно приклеена к проводнику.
  • Вкрапления частиц: пыль, металл или посторонние вещества, внедренные в пластик.
  • Порезы или царапины на изоляции: механические повреждения, возникшие в результате обработки инструментом или при транспортировке.

Описание решения

Система объединяет четыре высокоскоростные камеры, расположенные на расстоянии 90° друг от друга, для получения полного 360-градусного обзора поверхности кабеля  по мере его движения вдоль линии.

Используя  глубокое обучение и слияние изображений, система анализирует каждый кадр в реальном времени для выявления любых геометрических или поверхностных аномалий.

1. Реконструкция геометрии с использованием нескольких камер

Трехмерный профиль кабеля восстанавливается из четырех синхронизированных видеопотоков с камер.

Это позволяет обнаруживать отклонения размеров до ±0,05 мм, включая овальную деформацию и смещение.

2. Классификация поверхностей с использованием искусственного интеллекта

Сверточная нейронная сеть (CNN) обнаруживает дефекты поверхности и изоляции, классифицируя каждый из них по заранее определенным категориям, таким как  трещины, пузырьки, следы ожога или включения .

3. Принятие решений и сортировка в режиме реального времени

Дефектные участки автоматически помечаются для отбраковки или вторичной проверки.

Система предоставляет операторам  обратную связь в режиме реального времени  через панели управления HMI, включая изображения дефектов и отслеживание их местоположения.

4. Адаптивное обучение и отслеживаемость

Модель искусственного интеллекта продолжает  обучаться на основе новых моделей дефектов, повышая точность классификации с течением времени.

Все данные и изображения, полученные в ходе контроля, хранятся для  обеспечения прослеживаемости и статистического контроля процессов (SPC).

Результаты применения

После внедрения новых технологий производитель добился существенного улучшения качества и эффективности производства:

  • Точность обнаружения  всех типов дефектов составляет 99,6%.
  • 100% покрытие поверхности  с осмотром на 360º
  • Сокращение брака и переделок на 30%.
  • Более высокая скорость производства  без узких мест в процессе контроля качества.
  • Возврат инвестиций был достигнут за 9 месяцев  за счет повышения доходности и снижения уровня убытков.

Теперь система работает непрерывно, проверяя тысячи метров кабеля в час с  точностью, обеспечиваемой искусственным интеллектом, и без простоев .


Ключевые результаты

  • Обнаружение геометрических, поверхностных и проводниковых дефектов  в режиме реального времени.
  • Круговой осмотр на 360º  с помощью четырех синхронизированных камер.
  • Автоматизированная классификация и отбраковка дефектов.
  • Интеграция систем регистрации данных и статистического контроля процессов  для непрерывного совершенствования.
  • Повышена надежность продукции и обеспечено соответствие  международным стандартам.

Значение для отрасли

Этот проект демонстрирует потенциал систем машинного зрения на основе искусственного интеллекта в производстве.

Благодаря сочетанию многокамерной съемки, глубокого обучения и аналитики в реальном времени, система позволяет производителям кабельной продукции достичь  контроля качества без дефектов, обеспечивая более безопасную, надежную и соответствующую мировым стандартам продукцию.