Превосходный автоматический контроль изображений

Когда говорят о превосходном автоматическом контроле изображений, многие сразу представляют лабораторные условия — чистые помещения, идеальное освещение. Но в реальном производстве, как на нашем заводе ООО Далянь Синьцзиян Индустрия, всё иначе: вибрации станков, металлическая пыль, перепады температур. Именно здесь проявляется истинная ценность системы.

От лаборатории к цеху: эволюция подхода

Помню, как в 2015 мы пытались адаптировать лабораторную систему визуального контроля для литейного цеха. Камеры постоянно теряли фокус из-за вибраций прессов, алгоритмы не справлялись с бликами на масляных поверхностях. Пришлось полностью пересмотреть подход к стабилизации изображения.

Сейчас в нашем сборочном цеху площадью 2000 м2 работает три линии автоматического контроля. Особенно горжусь решением для контроля микротрещин в литых деталях — разрабатывали его полтора года совместно с технологами. Не идеально, но стабильно выявляет дефекты размером от 5 микрон.

Ключевым оказался не сам алгоритм, а подготовка данных. Собрали библиотеку из 12 тысяч изображений дефектных деталей — каждая снималась при разном освещении, под разными углами. Это та база, без которой любой автоматический контроль превращается в гадание на кофейной гуще.

Оборудование и реальные условия

Из 102 единиц оборудования в нашем парке особенно ценны для системы контроля три координатно-измерительные машины. Они не только замеряют геометрию, но и служат референсом для калибровки оптических систем. Без такой перекрёстной проверки доверять показаниям камер было бы сложно.

В цеху с постоянной температурой (+21°C±0.5) система работает почти идеально. Но в основном производстве, где температура колеблется от +15 зимой до +35 летом, приходится постоянно корректировать настройки. Мелочь, но именно такие нюансы отличают рабочую систему от демонстрационной.

Самый сложный участок — контроль сварных швов. Металлический блеск, капли, неравномерная структура... Стандартные алгоритмы segmentation постоянно ошибались. Пришлось разрабатывать гибридный подход, где сначала определяется тип поверхности, затем применяется специализированный алгоритм.

Ошибки и находки

В 2018 совершили грубую ошибку — поставили камеры с разрешением 25Мп, рассчитывая на высокую детализацию. На практике это привело к проблемам с обработкой данных и неоправданно дорогой инфраструктуре. Сейчас используем камеры 5-8Мп с улучшенной оптикой — оказалось, что качество линзы важнее количества пикселей.

Интересный случай был с контролем покрытий: система стабильно пропускала один тип дефектов. Разбирались неделю — оказалось, проблема в поляризации света. Добавили поляризационные фильтры, и точность выросла с 87% до 96%. Такие моменты заставляют постоянно перепроверять базовые предположения.

Сейчас тестируем систему для контроля сборки узлов в реальном времени. Пока не всё гладко — алгоритмы иногда 'тормозят' при резкой смене ракурса. Но даже текущие результаты позволяют сократить процент брака на 0.3%, что для нашего объёма производства существенно.

Интеграция в производственные процессы

На сайте https://www.xinjiyangongye.ru мы не зря указываем площадь цехов — для специалистов это важный параметр. В цеху 1000 м2 с постоянной температурой мы разместили наиболее точные системы контроля, где требования к стабильности особенно высоки.

122 сотрудника — не просто цифра. Каждый оператор проходит обучение работе с системой визуального контроля. Интересно, что опытные работники иногда 'на глаз' определяют проблемы быстрее алгоритмов — их эмпирические наблюдения мы постепенно формализуем и включаем в логику системы.

Особенно сложной была интеграция с ЧПУ-станками. Пришлось разрабатывать специальные протоколы обмена данными в реальном времени. Сейчас система не просто фиксирует дефекты, но и может останавливать станок для корректировки параметров — это уже следующий уровень автоматического контроля.

Перспективы и ограничения

Главный вызов — адаптивность. Даже лучшая система требует постоянной донастройки под новые материалы, технологии. Например, при переходе на композитные детали пришлось полностью менять подход к освещению — старые схемы не работали.

Сейчас экспериментируем с мультиспектральным анализом — это может решить проблему идентификации похожих дефектов. Но оборудование дорогое, и пока не ясно, окупятся ли инвестиции. В производстве каждый рубль должен быть обоснован.

Что действительно изменилось за годы работы — понимание, что превосходный контроль изображений это не про идеальные алгоритмы, а про устойчивую работу в условиях цеха. Металлическая стружка, колебания напряжения, человеческий фактор — система должна справляться со всем этим, а не только с идеальными тестовыми изображениями.

Если бы начинал сейчас, возможно, уделил бы больше внимания модульности системы. Но текущее решение, разработанное с учётом специфики нашего производства в Даляньской зоне развития, показывает стабильные результаты — и это главный критерий.