Запущено новое решение ML Sense для контроля качества теплоизоляционных материалов

Дата публикации: 14-08-2026 09:54:00

Nord Clan выпустил новое решение платформы машинного зрения ML Sense — систему автоматического контроля качества теплоизоляционных...

Основное содержимое страницы с новостью.

Nord Clan выпустил новое решение платформы машинного зрения ML Sense — систему автоматического контроля качества теплоизоляционных материалов на конвейерных линиях. Решение предназначено для производителей минеральной и каменной ваты, а также может применяться на производствах стекловолокна, нетканых материалов, базальтовой изоляции и кровельных мембран. Об этом CNews сообщили представители Nord Clan

По расчетам Nord Clan, годовой экономический эффект от внедрения достигает нескольких десятков миллионов рублей складывается из нескольких составляющих: исключение поломок оборудования, которые возникают при попадании брака в дальнейшую обработку; снижение количества рекламаций, сокращение затрат на ручной контроль операторами. Точность обнаружения дефектов — до 99%. Дополнительный эффект: система выявляет перегревы и повреждения до этапа упаковки, снижая риски возгораний.

Возможности системы: обнаружение дефектов от 5 мм с точностью до 99%; классификация специфических дефектов минерального ковра: «королек», «мокрый участок», «карамель», «бугры»; автоматическая маркировка дефектных участков через пневмоотсекатели и краскораспылители; контроль нескольких параллельных полос конвейера одновременно; работа без остановки производства, без переделки оборудования; доступ к данным с ПК и мобильного устройства из любой точки; интеграция с PLC, Scada, MES и системами промышленной безопасности.

Принцип работы: на производственной линии устанавливаются промышленные камеры и осветительное оборудование, которое обеспечивает равномерное освещение поверхности без теней и искажений. Камеры размещаются в защитных металлических кожухах на специально разработанных мачтах, что исключает влияние производственной пыли на работу системы. Нейросетевые алгоритмы в реальном времени анализируют изображение и распознают дефекты от 5 мм, в том числе специфичные для этой отрасли: «королёк» — выгоревший участок материала, «мокрый участок» — зона с повышенной влажностью, «карамель» — избыток связующего, «бугры» — его нехватка. Система классифицирует тип дефекта, различая визуально похожие, но разные по происхождению отклонения.

Как только дефект обнаружен, система подает сигнал на блок управления, который активирует пневмоотсекатели. Те подают сжатый воздух на краскораспылители, и система автоматически маркирует именно тот участок полотна, где найден дефект — точно по месту его расположения. Специалисты быстро находят и исключают бракованный участок из дальнейшей переработки, не останавливая конвейер. Система контролирует несколько параллельных полос конвейера одновременно и внедряется как надстройка к действующей линии без остановки производства и переделки оборудования.

Как открытый код становится инвестицией в российский ИТ-сектор цифровизация

«Запуск "ML Sense Теплоизоляционные материалы" — часть нашей стратегии по созданию линейки специализированных отраслевых решений на базе единой платформы. Мы последовательно решаем производственные задачи в разных отраслях: горнодобывающей, металлургической, строительной. Производители строительных материалов — одни из крупнейших потребителей систем контроля качества, и производители теплоизоляционных материалов занимают в ней значительную долю. Новое решение открывает нам доступ к новому сегменту заказчиков, которым нужен именно специализированный инструмент, заточенный под их продукцию и производственный процесс», — сказал генеральный директор Nord Clan Илья Каштанкин.

«ML Sense Теплоизоляционные материалы» включено в Единый реестр российских программ (реестровая запись №34495 от 15.07.2026). Для предприятий с государственным участием это открывает возможность закупать решение в рамках требований импортозамещения и применять налоговые льготы, включая освобождение от НДС.

• Лучший российский софт для видеосвязи: ищем замену Teams и Zoom

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Запущено новое решение ML Sense для контроля качества теплоизоляционных материалов	0	5.18	14-08-2026
2	Точность контроля стеклотары с помощью ML Sense достигла 100%	10	10	25-06-2026
3	BSS автоматизировала аудит генеративного ИИ: в NLU-Suite 3.8 появилась LLM-оценка качества RAG-систем	5	7	16-07-2026
4	Российская ИТ-компания ZeBrains представила ИИ-платформу компьютерного зрения для автоматизации визуального контроля	0	12.89	13-08-2026
5	Российская ИТ-компания ZeBrains представила ИИ-платформу компьютерного зрения для автоматизации визуального контроля	0	12.89	13-08-2026
6	AppSec Solutions разработали систему, которая решает проблему скрытых угроз в ML-моделях	0	13.67	06-08-2026
7	Security Vision представила обновление SIEM: от контроля качества данных до расследования атак в едином контуре	0	6.5	29-07-2026
8	Security Vision представила обновление SIEM: от контроля качества данных до расследования атак в едином контуре	0	6.5	29-07-2026
9	В России запущен сервис Sledi.ru для проверки и анализа контрагентов с использованием ML-скоринга	0	5	26-06-2026

Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 0. Информативность: 5.18. Источник: etrade.cnews.ru.