Что происходит

Российский робот сам находит брак на конвейере и убирает дефектные детали

Инженеры МАИ создали комплекс на базе OpenCV: система техзрения анализирует детали в реальном времени, робот-манипулятор МП-2 удаляет брак за несколько секунд.

magnific.com

На смену уставшим контролёрам-людям приходят машины, и это не футурология, а реальность. Инженеры Московского авиационного института (МАИ) создали роботизированный комплекс, который самостоятельно находит бракованные детали на конвейере, убирает их и продолжает работу. Оператор не нужен.

Как это работает?

  1. Система технического зрения (собственная разработка МАИ) в реальном времени анализирует изображение с камеры.

  2. Распознаёт дефекты: геометрические отклонения, повреждения поверхности, ошибки маркировки.

  3. Подаёт сигнал на остановку конвейера.

  4. Робот-манипулятор МП-2 получает координаты бракованной детали, захватывает её и убирает в накопитель для анализа.

  5. Даёт команду возобновить работу конвейера.

Весь цикл занимает несколько секунд.

Характеристики робота МП-2:

  • 4 степени свободы

  • Грузоподъёмность — до 1 кг

  • Точность позиционирования — 1 мм

Техническое зрение:

  • Построено на алгоритмах OpenCV с возможностью дообучения нейросетей под любые типы дефектов.

  • Работает на открытом ПО.

  • Поддерживает промышленный протокол Modbus RTU.

Импортозамещение в действии

Все компоненты — из России и дружественных стран. С ремонтом и запчастями проблем не будет.

Старший преподаватель МАИ Максим Коробков подчеркнул:

«Наш комплекс работает на доступных компонентах, имеет открытое ПО и при этом решает реальную производственную задачу. Предприятие может самостоятельно адаптировать алгоритмы под свои задачи без привлечения поставщика оборудования».

Где и когда увидят разработку?

Комплекс представят на конференции «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР), которая пройдёт в Нижнем Новгороде с 18 по 21 мая.

Разработка уже прошла стендовые испытания в лаборатории МАИ и готова к промышленному тестированию. После конференции планируется пилотное внедрение на одном из участков компании «Северсталь», в стенд которой интегрируют систему.