BUSINESS A.I.
Automatische Was Detectie & Classificatie
De Uitdaging
Elis is een internationale multiserviceprovider die oplossingen biedt op het gebied van textiel, hygiëne en facilitaire diensten. Zij vereenvoudigen het leven van hun klanten dankzij maatwerkoplossingen die tijd vrijmaken, processen vereenvoudigen en zo geld besparen.
Hun vestiging in Uden richt zich op het wassen van kleding voor klanten in allerlei sectoren. Door deze diversiteit zijn er veel verschillende instelmogelijkheden voor onder andere wasmiddel en temperatuur.
De waszakken worden in hoge frequentie verwerkt, wat aanleiding geeft tot invoerfouten, waarbij gekleurd en wit wasgoed door elkaar worden gehaald. Deze incidentele invoerfouten veroorzaken grote jaarlijkse vervangingskosten en ontevredenheid bij de klant.
Oplossing
Om deze invoerfouten te detecteren hebben wij een controlesysteem gebouwd dat controleert of de wasinstellingen overeenkomen met de inhoud van elke zak. We hebben een camera geplaatst in de lift van het distributiesysteem met vrij zicht op de waszakken.
Wanneer een nieuwe zak arriveert, detecteert en classificeert ons systeem de inhoud van de zak in gekleurd of wit. Wanneer de classificatie van ons systeem niet overeenkomt met de wasinstellingen, wordt een operator gewaarschuwd om de camerafeed in het dashboard te controleren. De operator heeft dan de mogelijkheid om de wasinstellingen te wijzigen voordat hij het wasgoed naar de wasmachines laat gaan.
Dit is een perfect voorbeeld van hoe computer vision gebruikt kan worden om de kwaliteitscontrole binnen de procesindustrie te automatiseren en zo kosten te besparen.
Resultaten
>
0
waszakken worden dagelijks geanalyseerd
