Технологии компьютерного зрения VisionLabs помогут Евразу экономить миллионы рублей в год

Компания Евраз внедрила на Западно-Сибирском металлургическом комбинате интеллектуальную видеоаналитику от VisionLabs для автоматизации контроля качества. С помощью технологий компьютерного зрения система позволяет автоматически детектировать поверхностные дефекты на стальных заготовках. С начала проекта внедренная видеоаналитика уже помогла сэкономить более 20 млн рублей на одном прокатном стане.

Для производства качественного проката необходимо вовремя обнаружить дефекты на стальных заготовках. Такой контроль в компании Евраз осуществлялся визуально технологическим персоналом цеха и работниками управления по качеству. Так как стальные заготовки хранятся плотно друг к другу, во время обходов у сотрудников не было возможности провести осмотр со всех сторон. Кроме того, при погрузке на линию посадки в печь скорость движения заготовок слишком высокая и составляет 2 м/с, что не дает достаточного количества времени для визуальной проверки. Автоматизировать процесс помогло внедрение системы детекции и распознавания дефектов на основе свёрточных нейронных сетей от VisionLabs. Установка камер и использование видеоаналитики позволили анализировать каждый сантиметр стальных заготовок.

Производственный процесс выстроен следующим образом. Заготовка следует по загрузочному рольгангу стана. Перед взвешиванием заготовка проходит точку контроля поверхностных дефектов, где установлены видеокамеры для фиксации состояния поверхности заготовки каждой из четырех сторон. При попадании заготовки в поле зрения камер нейронные сети детектируют её и проверяют на наличие дефектов.

Для тренировки видеоаналитических алгоритмов командой VisionLabs был собран датасет, состоящий из нескольких тысяч размеченных по типу дефекта фотографий заготовок. После чего изображения подавались на вход нейронной сети, которая обучилась на основании сделанной разметки. Также было необходимо учесть, что заготовки двигаются по рольгангу на высокой скорости. Для мгновенной фиксации даже самых мелких деталей в проекте были использованы специализированные камеры машинного зрения.