• CNews FORUM 12 ноября
• CNews AWARDS 12 ноября
• Школа Роста
• Российский рынок облаков за 20 лет
• 30 лет рынку ERP в России
• Главные ИТ-сценарии 2026
• Цифровизация
• Импортозамещение
• Безопасность
• ИТ в госсекторе
• ИТ в банках
• ИТ в торговле
• Телеком
• Интернет
• ИТ-бизнес
• Рейтинги
• Инфографика

05 Октября 2026 14:06 05 Окт 2026 14:06 |

Nord Clan внедрила систему машинного зрения ML Sense на Находкинском морском торговом порту для круглосуточного контроля состояния конвейерных лент. Система фиксирует повреждения ленты в реальном времени, определяет точные координаты каждого дефекта и отслеживает историю его изменений. Об этом CNews сообщили представители Nord Clan.

Находкинский морской торговый порт перерабатывает более 10 млн тонн грузов в год и выгружает до 612 вагонов в сутки. Складские площади превышают 300 тыс. кв. м. Основные грузы — уголь, глинозем и металлопрокат.

Конвейерная лента длиной около 2 км транспортирует насыпные абразивные грузы в непрерывном режиме. Под постоянной нагрузкой на ней появляются надрывы, порезы и пробои. На ранней стадии повреждения практически незаметны, но по мере эксплуатации могут быстро увеличиваться и привести к аварийной остановке оборудования.

Ранее состояние конвейеров контролировали операторы во время обходов. При длине ленты около 2 км и скорости движения 3,5 м/с невозможно осуществить качественный осмотр без остановки оборудования, что критично влияет на интенсивность выгрузки полувагонов.

Для автоматизации контроля Nord Clan внедрила на конвейерной линии ML Sense. Перед установкой специалисты компании обследовали объект и выбрали участок, где лента проходит без груза и меняет направление движения. Это позволило обеспечить стабильное освещение и качественную съемку поверхности.

Low/no-code-революция: новая архитектура цифровой независимости Конференция

Над выбранным участком установили промышленную камеру в защитном кожухе с системой принудительного обдува, предотвращающей загрязнение оптики угольной пылью. Энкодер отслеживает движение ленты и рассчитывает положение каждого повреждения относительно заданной нулевой точки.

При повторном прохождении дефекта через зону контроля система делает новый снимок и привязывает его к уже зарегистрированному событию. ML Sense таким образом накапливает историю изменений каждого повреждения и позволяет оценивать его динамику.

Данные системы используются для планирования ремонта и замены ленты с учетом фактического состояния оборудования, что снижает риск аварийных разрывов и внеплановых простоев конвейерной линии.