"Оскольский электрометаллургический комбинат" завершил испытания автоматизированной системы распознавания клейма на литых заготовках
Заказчики: Оскольский электрометаллургический комбинат (ОЭМК) Старый Оскол; Металлургическая промышленность Подрядчики: НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет), Металло-Тех (ранее JSA Group, Джи Эс Эй Групп) Продукт: Видеоаналитика (проекты)На базе: Комплексные проекты видеонаблюдения Дата проекта: 2020/02 — 2020/08
|
Технология: Системы видеонаблюдения
Технология: Системы видеоаналитики
|
2020: Завершение испытаний автоматизированной системы распознавания клейма на литых заготовках
Оскольский электрометаллургический комбинат (входит в состав компании «Металлоинвест») завершает опытно-промышленную эксплуатацию автоматизированной системы распознавания клейма на литых заготовках в сортопрокатном цехе №1. Об этом «Икс Холдинг» сообщил 25 сентября 2020 года. Идея проекта родилась у сотрудников ОЭМК в ходе конкурса инноваций, организованного JSA Group (входит в многопрофильную ИТ-группу «ИКС Холдинг») на предприятии.
Собственное интеллектуальное решение на основе нейросетевых технологий разработано учёными СТИ НИТУ «МИСиС» совместно со специалистами комбината. За интеграцию программной части системы в производственные процессы отвечали инженеры-программисты ООО «Металло - Тех».
Ранее оператор вручную сверял цифры клейма со списком в системе, выбирал печь для плавки и затем отправлял в неё заготовку, – рассказывает начальник участка СПЦ № 1 Евгений Ткач. – У сотрудника было не более 40 секунд на выполнение этих задач, что создавало большую нагрузку и повышало вероятность ошибок. Внедрение автоматического распознавания существенно снизило эти риски. |
Реализованное решение использует пять нейронных сетей, каждая из которых решает свою отдельную задачу. В процессе сбора данных для их обучения было сделано более 60 тысяч снимков торцов заготовок с клеймом.
Один вариант клейма на заготовке отпечатывает машина, другой, в случае исправления номера, – люди вручную краской, – поясняет Дмитрий Полещенко, доцент кафедры автоматизированных и информационных систем управления СТИ НИТУ «МИСиС». – На первый взгляд процесс распознавания похож на считывание номеров на автомобилях. Но при анализе подобные системы не дали требуемого результата. |
Эта система стала первым продуктом, разработанным в рамках программы цифровой трансформации компании. Данное решение совместно с коллегами из «МИСиС» создала наша внутренняя команда, – отметила директор по цифровой трансформации УК «Металлоинвест», вице-президент «ИКС Холдинга» Юлия Шуткина. – Мы продолжим взятый курс на развитие российских технологий в производстве. |
Полученный в процессе реализации этого проекта опыт планируется применять для решения сходных задач. Например, технология видеоаналитики может быть внедрена в определении гранулярности состава на конвейере, для определения качества зуба ковша экскаватора и даже для отслеживания использования сотрудниками предприятия средств индивидуальной защиты.