Качество мантуровской фанеры будут определять с помощью нейросетей

На комбинате «Свеза» в Мантурове продолжается реализация проекта, связанного с внедрением системы улучшения качества продукции. Отслеживание дефектов будет происходить при помощи высокоточных видеокамер и нейронных сетей.

Принцип действия инновационного проекта «Машинное зрение» или «Сomputer vision» состоит в том, что готовые листы фанеры проходят по конвейерной ленте на большой скорости под специальными видеокамерами. Камеры «захватывают» изображения и передают данные в систему, в которую предварительно загружаются тысячи фотографий возможных дефектов. «Машинное зрение», работающее по принципу нейросети, в считанные секунды определяет сорт продукции. При этом, если система обнаруживает брак, то она передает сигнал на конвейер и лист «уезжает» в отдельный карман.

Важность внедрения «Машинного зрения» обусловлена несколькими причинами. Во-первых, это позволяет устранить человеческий фактор в процессе сортировки фанеры и унифицировать сортность готовой продукции на всех филиалах «Свезы». Во-вторых, инновация позволит ускорить процесс сортировки. Сегодня на мантуровском комбинате для того, чтобы определить сорт готового листа фанеры, требуется в среднем 16 секунд. «Сomputer vision» позволит ускорить процесс в несколько раз.

«Это абсолютно нетривиальная задача: количество и варианты недостатков древесины огромны. Одни дефекты хорошо видны «машинному зрению» в ч\б цвете, другие можно выявить только цветной камерой, какие-то в красном свете», - отмечает Евгений Александров, руководитель службы по технологии и качеству комбината «Свеза» в Мантурове.

На «Свезе» подобный проект реализуется впервые. Примечательно, что в качестве пилотной площадки был выбран мантуровский комбинат. Именно здесь нейросеть обучают сортировать фанеру: уже отсняты более 30 000 листов. В систему занесены более 700 фотографий различных дефектов. Закуплены и готовы к работе видеокамеры. Осенью запланированы тестовые испытания. На основании проведенного анализа будет приниматься решение о внедрении «Машинного зрения» на остальных комбинатах компании.