15:15 10.10.2023 |
1464 просмотров
«Северсталь» контролирует качество металла на непрерывно-травильном агрегате №4 Череповецкого металлургического комбината с помощью модели компьютерного зрения Vera собственной разработки. Решение на основе нейросетей помогает находить отклонения в качестве металлопроката и способствует снижению количества уведомлений со стороны клиентов.
Модель компьютерного зрения, внедренная на «Северстали», получает изображения с камер с высоким разрешением и затем на специальном сервере с высокопроизводительными графическими процессорами обнаруживает и классифицирует дефекты на рулонах. После этого эксперты проводят аттестацию и принимают решение о соответствии продукции требованиям клиента. Для оценки качества работы модели отслеживаются две метрики некорректных срабатываний: «перебраковка» (как часто модель путает классы дефектов) и «недобраковка» (как часто модель не обнаруживает дефекты). Vera достигает уровней 12% и 14% соответственно, в то время как рыночные аналоги демонстрируют результаты более 30% и 15%.
Доля уведомлений заказчиков об отклонениях в качестве поверхности готовой продукции снизилась примерно в 1,8 раза за первую половину текущего года по сравнению с аналогичным периодом 2022 года. Экономический эффект за тот же период составил около 2 млн руб.
Модель непрерывно совершенствуется разработчиками «Северсталь Диджитал» совместно с экспертами Центра цифрового развития качества «Северстали», которые проводят ее дообучение. НТА-4 стал третьим агрегатом, на котором работает эта модель. Впервые ее внедрили на стане 2000 в 2020 году. В 2022 объем претензий клиентов по дефектам поверхности снизился в 1,5 раза по сравнению с 2021. Затем решение было масштабировано на НТА-3, где за год объем претензий сократился в 4,8 раза.
Теги: Искусственный интеллект
Компьютерное зрение
Нейросети
На ту же тему:
Х5 использует нейросети на кассах самообслуживания
X5 Group разработала и внедрила нейросеть, которая помогает покупателям правильно распознать и отсканировать товары на кассах самообслуживания. Пилот нового алгоритма успешно прошел в 80 магазинах «Пятерочки» и «Перекрестка» в Москве и готовится к масштабированию по всей сети устройств.
Segezha Group внедряет компьютерное зрение
Лесопромышленный холдинг Segezha Group встроил в свою цифровую экосистему решение Smart Timber, ввод системы в промышленную эксплуатацию запланирован на 2024-2025 годы. В ходе проекта расширено количество определяемых объектов и добавлен новый функционал для обмера круглых лесоматериалов.
«Россети Урал» внедряют машинное зрение для мониторинга объектов
«Россети Урал» начинают развитие цифровых продуктов на базе технологий интернета вещей, больших данных и искусственного интеллекта, включая компьютерное зрение. Технологии компьютерного зрения будут внедрены МТС на умные видеокамеры, которые будут отслеживать незаконное использование инфраструктуры третьими лицами.
КАМАЗ распознает детали с помощью машинного зрения
КАМАЗ реализовал пилотный проект по разработке системы распознавания деталей на основе машинного зрения. Система на базе решений компании «Моделирование и цифровые двойники» позволит вести более точный учет деталей, улучшить контроль их движения на производстве, повысить эффективность планирования производства и даст возможность сократить воздействие человеческого фактора на многие производственные процессы.
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.