Машинное зрение для измерения плотного объема круглого леса и коэффициента полнодревесности (КПД)
- Заказчик:
- АО «Сегежский ЦБК»
- Руководитель проекта со стороны заказчика
-
- Поставщик
- АО "Инфосистемы Джет"
- Год завершения проекта
- 2020
- Сроки выполнения проекта
- Февраль, 2020 - Июнь, 2020
- Цели
- Целью проекта являлось определение коэффициента полнодревесности и плотного объема круглого леса (балансы), ввозимого на лесовозах. Выполнение поставленной цели в дальнейшем позволит сократить издержки из-за неконтролируемого и субъективного процесса измерения плотного объема и качества круглого леса.
Уникальность проекта
Решение позволяет в автоматизированном режиме производить оценку коэффициента полнодревесности (КПД) и расчет плотного объема в разрезе штабелей, находящийся на лесовозах, с учетом множества факторов. Обработка данных с каждого лесовоза занимает несколько секунд – это позволяет сократить временные и логистические издержки. Система адаптирована под широкий спектр погодных условий – снег, грязь, яркое солнце для нее не помеха. Она распознает отклонение от ГОСТа при укладке пачек – реагирует на зазоры менее 0,3-0,5 м, автоматически отсортировывает некачественные фотографии. На выходе получается информация о породе, диаметре древесины в пачках, КПД, плотном объеме. Аккумулируется большой дата сет, – его можно использовать для дальнейшей аналитики, выработки единого стандарта по применению ML при контроле сырьевых потоков.- Использованное ПО
- Камеры, фиксирующие содержимое лесовозов;
- Вычислительный сервер с графическими процессорами (GPU);
- Использование технологий классического Computer Vision и глубоких нейронных сетей для анализа изображений;
- Использование технологий машинного обучения.
- Сложность реализации
- Влияние различных погодных условий (снег, дождь на объективах камер)
- Высокая скорость прохождения автомобилей
- Изменение заднего фона (яркое солнце, контрастность картинки)
- Шумы на фотографиях
- Неправильная укладка пачек
- Описание проекта
АО «Сегежский ЦБК» – один из лидеров целлюлозно-бумажной отрасли в России. Для обеспечения сырьем целлюлозно-бумажного производства осуществляется доставка сортимента лесоматериалов. Во время заготовки леса его вывозят грузовыми машинами (лесовозами) на склады, чтобы доставлять на комбинаты. Одна из ключевых задач в этом процессе – сделать объективный анализ поступающего сырья и произвести точный замер объема и качества бревен.
Специалисты компании «Инфосистемы Джет» создали модель, которая позволяет точно измерять плотный объем поступающих на пункт приемки лесоматериалов на лесовозах. Система основана на технологиях компьютерного зрения (видеоаналитики и машинного обучения). Принцип ее работы заключается в том, что груженый лесовоз проходит сканирование на фоторамке контрольно-пропускного пункта, где камеры делают множество снимков; при этом модели машинного обучения анализируют груз, определяют породу и другие характеристики дерева, и считают объем леса перед его транспортировкой на бумажный комбинат. На мониторе оператор видит конкретные пачки с указанием данных (породы, диаметра), полученных в автоматизированном режиме. В рамках проекта были исследованы данные о пачках круглого леса порядка на 10.000 лесовозах. Точность сопоставления фотографий составила более 99%, качество расчета КПД и объема древесины – более 98%, точность определения породы древесины – более 99.5%.
Таким образом, система решает задачи снижения влияния человеческого фактора на экспертную оценку, сокращает время оценки и, как следствие, общего логистического процесса.
- География проекта
- Сегежский ЦБК, г. Сегежа, Республика Карелия
