Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

Точность контроля стеклотары с помощью ML Sense достигла 100%

Дата публикации: 25-06-2026 04:06:00

Точность машинного контроля стеклянной тары достигла 100% — такого показателя добилась платформа машинного зрения...

Основное содержимое страницы с новостью.

Разделы

25 Июня 2026 07:06 25 Июн 2026 07:06 |

Точность машинного контроля стеклянной тары достигла 100% — такого показателя добилась платформа машинного зрения ML Sense компании Nord Clan за счет перехода на двухэтапную проверку. Тара на линии розлива теперь контролируется дважды — до и после налива продукта, что позволяет ловить дефекты, которые проявляются только на одном из этих этапов. Минимальный распознаваемый размер повреждения — от 1×1 мм. Об этом CNews сообщили представители Nord Clan.

ML Sense — платформа Nord Clan на основе машинного зрения и нейросетей для контроля качества и управления производственными процессами. Решение входит в реестр отечественного программного обеспечения.

Как работает система контроля качества стеклотары: первый пост проверяет пустую тару с нескольких ракурсов: сколы, трещины, включения, дефекты горловины и кромки; второй пост работает после налива продукта: повторная проверка целостности стекла, равномерность налива; решение о браке принимается в реальном времени, отбраковка дефектной тары — без остановки конвейера; контроль сохраняется на линиях со скоростью конвейера до 0,2 м/с.

Интеграции: промышленные контроллеры (PLC), SCADA- и MES-системы; роботы-манипуляторы и производственные линии; дообучение нейросетевых моделей под новые типы тары без замены базового ПО.

Импортозамещение в слепой зоне: как госсектору и КИИ легально управлять паролями в 2026 г.

Импортозамещение в слепой зоне: как госсектору и КИИ легально управлять паролями в 2026 г. Безопасность

Решение рассчитано на пищевую промышленность, фармацевтику, косметическое и химическое производство — на любые конвейерные линии розлива в стеклянную упаковку. По оценке разработчика, решение окупается в среднем за 6–12 месяцев за счет снижения потерь от брака и сокращения затрат на ручной визуальный контроль.

«Стекло — один из самых сложных материалов для машинного зрения: блики, прозрачность и отражения постоянно меняются в зависимости от того, пустая тара перед камерой или заполненная. Нам нужно было добиться стабильной точности на обоих этапах, а не только на одном из них, поэтому мы выстроили систему как связку двух постов с разными настройками анализа под конкретную оптическую задачу», — сказал Илья Каштанкин, генеральный директор Nord Clan.

Другие материалы рубрики

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
1Запущено новое решение ML Sense для контроля качества теплоизоляционных материалов05.1814-08-2026
2Две трети россиян уверены, что смогут отличить ИИ-контент от творчества человека0526-06-2026
3МТС повысила безопасность на крупном заводе по производству консервов в Смоленской области5725-06-2026
4ЕВРАЗ ЗСМК завершил внедрение автоматизированной системы дозирования в конвертерном цехе5726-06-2026
5Эксперты Axelot автоматизировали склад G.Lauf5725-06-2026
6Bell Integrator FabricaONE.AI обеспечил доступность 99,99% критичным сервисам банка7725-06-2026
7«Форк ИТ» обучил в облаке Cloud.ru ИИ-систему для контроля качества горнодобычи0526-06-2026
8Сбербанк внедрил в свое приложение искусственный интеллект0018-07-2019
9Comexp Research Lab представила российскую архитектуру компьютерного зрения на обычных процессорах0526-06-2026
10ФТС планирует автоматизировать регистрацию до 99% таможенных деклараций к 2020 году0018-07-2019

Классификация: Экономика. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 10. Информативность: 10. Источник: www.cnews.ru.