spot_img

Измерение древесины с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей – уже не фантастика

Выставки

Древесина – ценный ресурс, который является основой бизнеса лесопромышленных предприятий. От ее количественных и качественных характеристик зависит себестоимость производства и конкурентоспособность российских продуктов переработки древесины. Именно поэтому обеспечение точного и прозрачного процесса измерения леса является одной из важных задач для всей отрасли.

Наиболее распространенным способом измерения плотного объема древесины по всей цепочке ее движения «от делянки до комбината» является групповой (геометрический) метод. Определение сортности бревен осуществляется экспертно, а зачастую еще и выборочно. Такой подход является отраслевым стандартом и общепризнан, однако приводит к ошибкам и рискам, связанным с человеческим фактором. Неточно выполненные измерения, неправильно выбранный коэффициент полнодревесности, ошибки в расчетах и даже банальная усталость эксперта в конце рабочей смены – все это приводит к некорректному определению объема и сортности древесины.

Необходимо также упомянуть о рисках злоупотреблений: измерить можно одно, а в акте указать другое. Выявить такие случаи сложно, поскольку после измерения древесины в лесовозе или на железнодорожной платформе, лесоматериалы сгружается в общий штабель.

Максим Королев, и. о. вице-президента по информационным технологиям и автоматизации процессов Segezha Group:

«Цифровая трансформация – объективный процесс развития глобальной лесопромышленной отрасли. Это не только новые вызовы, но и возможности. Задача менеджмента – грамотно использовать современные ИТ-решения для увеличения рыночной капитализации компании, создания новых технологий и высокомаржинальных продуктов для наращивания конкурентоспособности бизнеса не только на отечественном, но и на международных рынках».

Аналогичные проблемы, связанные с измерением и учетом сырья, уже несколько лет успешно решаются в других отраслях промышленности с использованием алгоритмов искусственного интеллекта. Именно поэтому в конце 2021 года появился проект «Нейровуд», целью которого является разработка мобильного приложения для измерения количественных и качественных параметров древесины.

Измерение древесины с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей – уже не фантастика
Максим Королев, и. о. вице президента по информационным технологиям и автоматизации процессов Segezha Group

Команда проекта состоит из специалистов по разработке ИТ-продуктов и улучшению бизнес-процессов. В том числе с опытом в лесной промышленности: один из со-основателей «Нейровуд» – бывший главный внутренний аудитор «Сегежа Групп», который несколько лет занимался проверкой и снижением рисков в процессе измерения и учета древесного сырья.

Для цифрового измерения параметров древесины достаточно скачать мобильное приложение «Нейровуд» (NeuroWood) и сфотографировать бревна в лесовозе. Через несколько секунд алгоритмы искусственного интеллекта идентифицируют каждое бревно, определят диаметр, площадь спилов и сорт, а также рассчитают плотный объем штабеля без применения коэффициента полнодревесности.

Экспертам не требуется ходить вокруг лесовоза с линейкой, записывать полученные показатели и проводить вычисления. Отчет с результатами измерений доступен в мобильном приложении практически сразу. В нем есть фотографии с размеченными диаметрами и сортами каждого бревна.

Следует отдельно остановиться на цифровом определении сортности древесины, которое является новой технологией, не имеющей аналогов. В ее основе искусственная нейронная сеть – математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей, то есть сетей нервных клеток живых организмов. При этом нейронную сеть не столько программируют, сколько обучают: ей «скармливают» десятки тысяч фотографий бревен разных диаметров и сортов и учат различать их.

Измерение древесины с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей – уже не фантастика
Программное обеспечение для сканирования бревен

Человеческий мозг работает аналогичным образом. Для того, чтобы определить сорт отдельного бревна, мозг эксперта использует информацию из сформированных за годы работы нейронных связей, и выдает оценку. Искусственная нейронная сеть работает по схожему алгоритму: за доли секунды сравнивает оцениваемое бревно с десятками тысяч фотографий спилов разных сортов из базы данных. Однако важно подчеркнуть, что искусственный интеллект не устает, не ленится и не пытается схитрить.

Безусловно, последнее слово должно оставаться за экспертом, а мобильное приложение и нейронные сети – это цифровые помощники. Уже несколько месяцев команда «Нейровуд» проводит пилотные проекты на лесоперерабатывающих предприятиях в разных регионах страны. Сейчас ключевая задача – с помощью экспертов сделать алгоритмы и нейронные сети еще точнее и быстрее. Фактически мы вместе с коллегами проводим работу по оцифровке отраслевой экспертизы и накопленного опыта.

Каждый из таких проектов предполагает проведение сравнительных экспериментов (аудитов) в процессе измерения древесины. Эксперты измеряют лес геометрическим методом, сотрудники «Нейровуд» делают цифровые измерения, а после результаты проверяются более точным методом измерения: точковкой или электронными приборами. С каждым новым проектом алгоритмы искусственного интеллекта становятся умнее и уже не уступают экспертам. В дальнейшем погрешность цифрового определения объема и сортности будет только снижаться.

Измерение древесины с помощью компьютерного зрения и нейронных сетей – уже не фантастика
Анастасия Королёва, руководитель Neurowood

Одно из интересных наблюдений, которое мы фиксируем при проведении таких аудитов на разных предприятиях, – это избыточная погрешность измерений, проводимых экспертами. Очевидно, что результаты замеров зависят от многих факторов, но в среднем по итогам наших экспериментов фактическая погрешность геометрического метода составляет 9,6%, а не 5%, как указано в отраслевых стандартах. При этом данная погрешность имеет тенденцию к занижению плотного объема древесины, по сравнению с результатами точковки. Цифровые средства измерения как раз позволяют нивелировать эту проблему.

Такие пилотные проекты полезны для всех участников процесса. Предприятия получают независимую оценку (аудит) процесса измерения древесины. А эксперты активно делятся с нами своими проблемами и предложениями. Именно так появилась идея цифровой инвентаризации штабелей древесины – это новая функция, которую мы сейчас тестируем.

В ближайшем будущем с помощью доработанных алгоритмов искусственного интеллекта можно будет по фотографии определять количество бревен и плотный объем древесины в штабелях. Это позволит упростить процесс измерений и облегчить труд экспертов при проведении ежемесячных инвентаризаций древесного сырья.

Проект «Нейровуд» является молодым, но ставит перед собой амбициозные цели. Мы верим, что лесная промышленность обязательно станет цифровой. И наша команда будет принимать в этом самое активное участие. Динамику развития и скорость проникновения современных технологий во все аспекты деятельности человека сложно игнорировать. Трехмерная печать, дроны, нейронные сети, распознавание лиц, децентрализованные информационные системы и многое другое – это уже не просто названия из фантастических фильмов, а реально работающие технологии. И в наших силах адаптировать цифровые инновации для решения актуальных для отрасли проблем.Алексей Панов: особое внимание в этом году будет уделено выполнению противопожарных мероприятий в лесах

spot_img
spot_img
spot_img

Читайте также:

spot_img