Российская лесная отрасль сталкивается с комплексом проблем различного характера, одна из которых — сложность обеспечения достоверного учета лесоматериалов. Помимо того, что ручные замеры характеризуются высокой погрешностью, особенно при применении быстрых групповых методов, они также требуют больших временных затрат от работников лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий.

Территориальная удаленность делянок, отсутствие стабильного интернет-соединения на большей части лесосек создают определенные ограничения для учета лесоматериалов. Такие условия затрудняют использование систем, требующих стационарного подключения, постоянной передачи данных на внешние серверы, а также усложняют контроль качества выполняемых измерений и своевременную синхронизацию результатов учета.

НОРМАТИВНАЯ БАЗА И МЕТОДЫ УЧЕТА

Нормативная база учета круглых лесоматериалов регламентирована российскими ГОСТ 32594–2013, ГОСТ 2708–75, белорусским СТБ 1667–2012. Важным нормативным документом стало постановление Правительства РФ № 2128 от 30.11.2021 г., которым были утверждены Правила определения характеристик древесины и учета древесины. Этот документ закрепил в нормативной базе такие понятия, как опорный метод определения объема (метод концевых сечений), а также предложил единообразно учитывать объем всех круглых лесоматериалов без коры [1].

Эти нормативные требования задают рамки, в которых должны работать современные системы учета. Методы определения объема древесины делятся на поштучные и групповые, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения в контексте действующих стандартов.

ПОШТУЧНЫЕ МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ

Поштучные методы предполагают замер диаметра каждого бревна в штабеле. Наиболее точным считается метод концевых сечений: диаметр измеряется с обоих концов каждого бревна с обязательным учетом закомелистости, кривизны ствола и других особенностей. Такой подход обеспечивает высокую точность замера.

Основной недостаток этого метода – высокая трудоемкость процесса и необходимость в физическом доступе к каждому бревну в штабеле. Большая часть бревен оказывается недоступной для замера без разбора всего штабеля, поэтому поштучные методы применяются выборочно.

ГРУППОВЫЕ МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ

Групповые методы учёта лесоматериалов основаны на измерении линейных геометрических параметров (габарит, периметр и т. д.) совокупности лесоматериалов (штабеля). Плотный объем штабеля определяется путем перемножения складочного (геометрического) объема на коэффициент полнодревесности. Традиционно коэффициент полнодревесности берется из справочных таблиц (ГОСТ, СТБ), однако более точные результаты достигаются при его определении методом площадей торцов или методом диагоналей по фактической плотности укладки конкретного штабеля.

Групповые методы учёта лесоматериалов имеют преимущество в высокой скорости замера, что делает их популярным способом учёта на лесозаготовительных предприятиях.

Однако погрешность групповых методов может быть высокой, так как из-за неправильной формы лесоматериалов и разнообразия нормируемых признаков учёт базируется на экспертных оценках и решениях учётчиков. Даже при высокой квалификации персонала погрешности учёта могут достигать ±10–15%.

НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДОВ УЧЕТА

Традиционные методы учета круглых лесоматериалов могут обеспечить либо точность результатов, либо скорость замеров. Другими важными недостатками ручных методов определения объема является невозможность воспроизведения результата, сложность прослеживания древесины, значительная зависимость от ручных операций по внесению объемов. Временами это приводит к полному вырождению замеров, замене их на имитацию, что приводит к потере контроля над транспортировкой и приемо-передачей древесины.

Современные технологии ИИ и компьютерного зрения способны решать задачи по распознаванию сложных визуальных паттернов на изображениях с высокой точностью в различных условиях съемки. Это позволило создать ряд средств, обеспечивающих автоматизацию замеров.

Одним из решений, которые позволяют автоматизировать контроль древесины в ходе её транспортировки, являются стационарные сканирующие комплексы.

СТАЦИОНАРНЫЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ

Стационарные системы автоматического (автоматизированного) учета круглых лесоматериалов используют фото- и видеоизображения совместно с данными лазерных сканеров для построения 2D и 3D-моделей лесовозов.

Поштучные сканеры обеспечивают высокую точность измерений. Автоматическая фиксация каждого измерения исключает влияние человеческого фактора на проведение замеров. В зависимости от принципа работы: световая завеса, устанавливаемая в одном или двух направлениях, либо лазерные профилометры – такие решения могут значительно отличаться как по стоимости, так и по точности. Поштучный сканер на базе профилометров обеспечивает наивысшую точность измерения. Основным недостатком такого решения является необходимость организации поштучной подачи лесоматериалов, поэтому такие сканеры используются либо в составе линий сортировки, либо при подаче древесины в цех переработки.

Групповые сканеры («фоторамки») применяются для контроля объема в лесовозах. Несмотря на применение для определения складочного объема лазерных сканеров и построения трехмерной модели, они не могут обеспечить такую же точность, как поштучные, поскольку не имеют возможности наблюдать внутреннюю часть каждой пачки древесины. Коэффициент полнодревесности в таких системах может определяться по торцам либо по боковым бревнам при лазерном сканировании, но зачастую корректируется оператором, что может сводить на нет объективные замеры складочного объема.

Основные ограничения стационарных автоматизированных систем связаны с их высокой стоимостью и необходимостью в создании стационарной инфраструктуры, а эксплуатация требует постоянного присутствия технического персонала. Подобные системы экономически оправданы на крупных стационарных лесопильных и лесоперерабатывающих производствах с постоянным потоком древесины через точки приемки.

Одним из решений проблемы стационарности сканирующих комплексов является установка на автомобильный прицеп – такой подход реализован, например, в системе «Скантрек-2100 Мобильная». Такая система может достаточно оперативно доставляться и разворачиваться, например, в месте вывоза древесины из леса на дороги общего пользования.

Все подобные системы оснащаются средствами для сбора и передачи данных в системы предприятия, что позволяет построить прозрачную цепочку передачи данных от точки контроля до системы учета.

МОБИЛЬНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕМА ДРЕВЕСИНЫ

Несмотря на очевидные преимущества сканирующих систем, их ограниченная мобильность, невозможность применения для инвентаризации штабелей, а также высокая стоимость остаются ключевыми ограничивающими факторами их применения.

Фотограмметрический метод, основанный на использовании фотокамеры для определения размеров, известен достаточно давно и широко применяется в научных и промышленных задачах. Широкое распространение недорогих производительных смартфонов и планшетов с камерами достаточно высокого качества позволило реализовать определение объема круглых лесоматериалов с использованием мобильных приложений.

Базовая идея таких решений заключается в съемке древесины в штабеле или лесовозе с размещенным эталоном с последующей обработкой снимков в автоматизированном режиме. В простейшем варианте для определения размеров (диаметров, высоты, ширины) используется метод масштабов, использующий известный размер эталона, вычисляющий метрический размер 1 пикселя и, тем самым, применяющий метрику к объектам, выделенным на изображении. Большинство подобных приложений автоматически определяет торцы бревен с использованием технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта, после чего применяет различную аналитику для оценки объема наблюдаемой древесины.

Общим достоинством таких решений является исключительная мобильность, скорость выполнения замеров при достаточно низкой стоимости, возможность применения для штабелей и лесовозов.

Первыми известными решениями такого рода стали иностранные Timbeter (Эстония) и iFovea Pro (Австрия). За счет того, что российский рынок никогда не был для них приоритетным, эти решения лишь частично отражают требования отечественных компаний по реализации методов, интерфейсам, интеграции. В сегодняшних же условиях ключевым недостатком зарубежных решений является их недоступность на российском рынке.

В отличие от них, система Smart Timber является современным отечественным решением – с серверами в РФ, регистрацией в реестре российского ПО и командой разработки в Санкт-Петербурге. Это гарантирует заказчикам постоянную поддержку продукта, защиту от влияния геополитических факторов и открытость разработчиков к оперативному внесению изменений, необходимых именно российским и белорусским компаниям.

ТЕХНОЛОГИЯ СИСТЕМЫ SMART TIMBER

Мобильное приложение Smart Timber построено на основе фотограмметрического метода измерений с модификациями для работы в полевых условиях. Камера мобильного устройства (смартфона, планшета) используется в качестве сенсора для получения кадров измеряемой древесины, то есть фотографий штабеля или лесовоза. Масштабирование полученных измерений выполняется с помощью эталонной линейки с известными геометрическими параметрами.

Одной из особенностей реализации измерений в Smart Timber является использование встроенных датчиков мобильного устройства (акселерометры и гироскопы) совместно с калибровочной информацией камеры для точного определения текущего положения камеры относительно плоскости горизонта. Это позволяет оператору наклонять измерительное устройство (планшет) под произвольным удобным углом без потери точности расчетов.

Еще одна особенность приложения – обучение глубокой нейронной сети для распознавания торцов бревен проводится на уникальном обширном датасете, который включает несколько терабайт снимков древесины из разных регионов России. Данные охватывают все основные заготавливаемые породы, различные времена года и условия хранения лесоматериалов, что обеспечивает стабильную работу системы в самых разнообразных практических ситуациях. Разметка специально проводилась таким образом, чтобы детекция каждого торца выполнялась без коры.

Для точного измерения больших протяженных штабелей в системе применяется специальный метод частично перекрывающихся снимков с реализованным алгоритмом автоматического выявления и исключения дубликатов бревен. Этот подход, возможно, не так удобен, как единый панорамный снимок, реализованный в Timbeter, но обеспечивает максимальную точность в каждой части штабеля. Система позволяет измерять штабели протяженностью до сотен метров, при этом одним снимком охватывается до 20 метров.

Система может применяться также на сплаве – есть специальный режим для определения объема древесины в кассетах, а также на железнодорожном транспорте.

Помимо мобильного приложения, предназначенного для проведения непосредственно фотофиксации и измерений, система включает в себя сервер, предназначенный для сбора всех данных организации, управления ими и синхронизации с системами предприятия. Сервер предоставляет удобный веб-интерфейс для управления измерениями и вспомогательными справочниками, средства получения отчетов, синхронизации, интеграции и хранения данных.

Мобильное приложение может работать в полностью автономном режиме (на делянке в лесу, на сплаве и в других удаленных районах), а выгрузка данных на сервер осуществляется при подключении к сотовой сети, Wi-Fi или спутниковому интернету.

Низкий порог входа является важным преимуществом системы: предприятия могут начать пользоваться Smart Timber бесплатно, установив приложение из Google Play, AppGallery или RuStore. Данные хранятся на сервере минимум год без необходимости сразу подписывать договоры, что позволяет компаниям оценить возможности системы в реальных условиях перед принятием решения о полномасштабном внедрении.

РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ

Опыт внедрения Smart Timber и других решений показывает, что применение цифровых систем ведет к преобразованию всего учета древесины на предприятии. Автоматическая регистрация выполненных измерений в единой базе данных с привязкой к точному времени проведения замера, географическому месту и идентификатору оператора формирует непрерывную прослеживаемую цепочку данных. В такой цепочке практически не остается места для манипуляций на уровне учетчика – любое измерение можно отследить и перепроверить.

При каждом внедрении возникает некоторый переходный период, обычно сопровождаемый двойным учетом – традиционным и новым методом. В ходе него заказчик убеждается, что новый метод дает объективные результаты, адаптирует свои процессы, настраивает интеграцию.

Несмотря на первоначальное отторжение и даже временами откровенный саботаж со стороны некоторых учетчиков, спустя некоторое время большинство из них признают удобство и прозрачность регистрации объемов с помощью автоматизированных систем. Если при традиционном ручном замере сотрудник с линейкой несет всю ответственность за каждое измерение, потому что его невозможно проверить или отследить, то в цифровой системе у него есть свидетельство корректности его действий. Достаточно соблюдать регламент использования системы и работать спокойно.

ПЕРСПЕКТИВЫ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЛЕСНОЙ ОТРАСЛИ

Цифровизация лесной отрасли направлена на повышение прозрачности процессов, сокращение потерь и упрощение взаимодействия между всеми участниками — от лесозаготовителей до органов государственного контроля. Доступ к актуальным данным о лесных ресурсах и производственных процессах создаёт основу для управленческих решений на уровне бизнеса и государства.

Внедрение цифровых решений обеспечивает:

- прозрачность оборота древесины – снижение потерь и сокращение неучтённых операций;

- повышение качества планирования лесопользования и лесовосстановления;

- оптимизацию государственных услуг – перевод взаимодействия бизнеса и регуляторов в электронный формат и ускорение обработки отчётности;

- рост экономической эффективности – снижение административной нагрузки и повышение доходности за счёт точного учёта ресурсов.

Сейчас в отрасли растёт спрос на решения, позволяющие автоматизировать учёт лесоматериалов на всех этапах производственной цепочки. Программно-аппаратные комплексы внедряются на линиях производства пиломатериалов, фанеры и другой продукции. На входе крупных производств применяются поштучные сканеры древесины и автоматические линии сортировки, что обеспечивает прослеживаемость от склада до выпуска готовой продукции.

В этой системе цифрового учёта Smart Timber занимает собственную нишу, обеспечивая оперативный и экономически оправданный учёт на этапах заготовки и первичной приёмки – там, где установка дорогостоящих стационарных систем нецелесообразна. Практическая ценность решения заключается не в предельной точности каждого измерения, а в создании единой прослеживаемой цепочки данных: фотофиксация и сохранение измерений позволяют объективно подтвердить объёмы лесовозов и штабелей даже спустя длительное время. Цифровая «линейка» становится эффективной только тогда, когда на её основе меняются процессы учёта и управления.

Регуляторные требования ФГИС ЛК, вступающие в силу с 2025 г., стимулируют внедрение цифровых технологий. Фотофиксация операций приёмки становится обязательной, а цифровой учёт по 2D и 3D-изображениям древесины соответствует современным стандартам прослеживаемости и учёта [2].

Эффективная цифровизация требует комплексного подхода: оптимизации существующих методов и систем, исключения дублирующих функций, интеграции учёта древесины с логистикой и производственным планированием, а также применения методов машинного обучения для анализа накопленных данных и оптимизации процессов.

Важнейшим фактором успешной цифровизации остаётся развитие человеческого капитала предприятий. Повышение цифровой грамотности персонала лесозаготовительных и лесоперерабатывающих предприятий, формирование новых профессиональных компетенций в работе с современными информационными системами требуют времени и усилий со стороны руководства.

Эти усилия оправданы: повышение уровня цифровых компетенций — одно из требований ФГИС ЛК и соответствует мировым тенденциям развития цифровых сервисов. Россия входит в число лидеров по цифровизации государственных услуг, что подтверждается рейтингом GovTech Maturity Index (GTMI, 2022), где страна заняла 10-е место. Целенаправленные действия по повышению цифровой грамотности в лесной отрасли стимулируют качество управления, мониторинга и охраны лесов.

Smart Timber демонстрирует, как цифровые решения могут трансформировать устоявшиеся процессы при относительно небольших инвестициях. Дальнейшее развитие цифровизации будет определяться балансом между технологическими возможностями, экономической целесообразностью и готовностью предприятий к организационным изменениям.

Дмитрий Степанов, генеральный директор ООО «СКЗ»

Список использованной литературы:

1. Беляев Н.Л., Куницкая О.А., Вернер Н.Н., Тихонов Е.А., Алексеенко В.Г. Направления совершенствования учета круглых лесоматериалов и его нормативной базы для эффективного использования мобильных цифровых технологий // Системы. Методы. Технологии. 2023. № 2 (58). С. 129–138.

2. Беляев Н.Л., Куницкая О.А., Инновационные методы импортозамещения в области учета круглых лесоматериалов // инновации в химико-лесном комплексе: тенденции и перспективы развития. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. 2022. С. 69–73.