14:35 23.01.2024 |
3018 просмотров
«ОДК-Сатурн» создает роботизированный комплекс для выявления мельчайших дефектов лопаток газотурбинных двигателей. Он автоматизирует процесс предварительного контроля качества деталей и в два раза увеличит пропускную способность участка.
Решение, внедряемое на «ОДК-Сатурн», включает в себя платформу на базе искусственного интеллекта «Точка контроля» и два роботизированных поста контроля для подачи лопаток, которые инспектируют камерами машинного зрения поверхности деталей и маркируют их. Платформа с помощью машинного зрения будет получать и обрабатывать изображения мелких дефектов полированных лопаток, которые сложно определяются человеческим глазом. Искусственный интеллект будет распознавать дефекты на основе анализа различных типов изображений.
Как отмечает директор по цифровой трансформации «ОДК-Сатурн» Евгений Алексеев, внедрение машинного зрения и искусственного интеллекта позволит почти вдвое повысить скорость выявления дефектов на поверхности лопаток газотурбинных двигателей. Кроме того, предприятие получит возможность анализировать и корректировать производственные процессы благодаря собираемым данным. После запуска платформы пропускная способность участков контроля ощутимо вырастет, что благоприятно скажется на выполнении масштабной производственной программы.
Проект реализуется в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Теги: Автоматизация предприятий
Искусственный интеллект
Машинное обучение
Компьютерное зрение
На ту же тему:
АЭМЗ автоматизировал выявление шлака в потоке стали
Абинский электрометаллургический завод (АЭМЗ) совместно с компанией Datana завершил проект, целью которого являлось снижение расхода раскислителей, ферросплавов и шлакообразующих материалов за счет минимизации попадания печного шлака в сталь-ковш в ходе выпуска стали.
ВТБ и РЖД анализируют объединенные данные в квантовом криптоанклаве
Банк ВТБ и РЖД применили квантовое распределение ключей шифрования данных для защиты ML-инфраструктуры. В ходе проекта создан квантовый криптоанклав – высокозащищенная платформа для конфиденциальной обработки данных и создания моделей машинного обучения в режиме полной анонимности.
«Пятерочка» внедряет контроль полок и ценников с помощью ИИ
Торговая сеть «Пятерочка» тестирует в 100 магазинах Москвы систему компьютерного зрения Shelf Sense, которая переводит физические процессы выкладки товаров и оформления ценников в цифровой формат. Технология обеспечивает непрерывный мониторинг стеллажей, фиксирует отклонения в реальном времени и автоматически формирует для сотрудников задачи на устранение выявленных несоответствий.
Яковлевский ГОК снизил простои с помощью компьютерного зрения
Модель компьютерного зрения контролирует состояние рудоспусков Яковлевского ГОКа (входит в «Северсталь») и помогает снижать простои при транспортировке руды из забоя. Решение разработано «Северсталь Диджитал» совместно с экспертами Яковлевского ГОКа и Центра развития металлургического производства «Северсталь-инфокома».
«Северсталь» повысила надежность работы стана 5000
Череповецкий металлургический комбинат внедрил на стане 5000 колпинской производственной площадки модель машинного обучения, которая помогает избегать аварийных простоев агрегата из-за поломок электродвигателей.
/13268818/i_144.jpg)
/13268692/i_144.jpg)
