Каждый месяц команда разработки сканеров пиломатериалов KnotInspector берется за составление карт раскроя или моделирует сортировку пиломатериалов и ламелей по техническим условиям от новых производителей, ещё не являющихся клиентами KnotInspector. Эта работа предшествует внедрению на производство и существенно расширяет возможности сканера. Что, в свою очередь, увеличивает круг потенциальных клиентов и дает возможность действующим клиентам приобрести дополнительный пакет ПО или получить обновление в рамках гарантийной поддержки.

«В начале 2024 г. мы взяли доски из карельской сосны у одного из производителей высококачественного мебельного щита, чтобы проверить, насколько точно классификатор на основе нашей нейросети из «коробки» видит дефекты именно на этой светлой древесине, которую так любят мебельщики. Особую сложность при фотометрической оценке карельской сосны представляет выявление мелких светлых сучков, которые трудно заметить и вырезать оператору на линии торцовки», – рассказывает руководитель проекта KnotInspector Дмитрий Ивченко.

«Для тестирования были отсканированы 100 досок длиной по 3 м, полученные от предприятия заказчика, и для каждой доски получены фотографии и карты раскроя. Заказчик получил доступ к результатам удалённо через веб-интерфейс АРМ Технолога, который мы называем «Видеовитриной».

Для сопоставления результатов работы программного комплекса сканера KnotInspector разработчики привлекли технолога предприятия, чтобы детально проверить качество составленных сканером карт раскроя. Было получено 60 замечаний от технолога на 540 отрезков деловой древесины. Разработчики выявили расхождения между ТУ, предварительно формализованными заказчиком «на бумаге», и реальными требованиями глазами технолога. Этот анализ помог понять, где и как необходимо доработать нейросеть для уверенного распознавания дефектов светлой карельской сосны.

Команда составила план работ по решению этой задачи и приступила к настройке сканера под требования производства, предоставившего пиломатериалы. На первый взгляд, 60 замечаний на 100 досок – это очень много. Но речь идет о сорте «экстра», об отсутствии каких-либо дефектов. И таким образом технолог мог четко показать свое видение того, как следует классифицировать сучки, трещины и цвета. И так по каждому дефекту, вплоть до мельчайших.

Для настройки сканера под нужды конкретного производства работа ведется по двум направлениям:

1) дополнительное обучение нейросети классификатора – программного модуля распознавания пороков древесины;

2) настройка алгоритма постобработки, отвечающего за измерение размеров и расположения пороков – это необходимо для принятия решения о допустимости или недопустимости дефекта в зависимости от того, где он находится на доске.

В этот раз работа продолжалась 1 месяц. Разработчики KnotInspector проанализировали дополнительные пиломатериалы и обучили с разными параметрами более 10 новых вариантов нейросети, распознающей пороки древесины, используя фото досок с разных производств. Параметры постобработки размеров и расположения дефектов подобрали с учетом уровня загрязненности помещения, а в этом цеху – чисто, очень чисто, так что ложные срабатывания из-за проблем с пылью, ворсом и качеством строжки на досках практически исключены.

«Мы снова и снова моделировали раскрой досок, но все эксперименты проводились только на тех досках, которые не использовались при обучении. Таким образом, проверялась способность нейросети распознавать дефекты на досках, которые она «видит» в первый раз», – подчеркивает Дмитрий Ивченко

«Результат стоил потраченных усилий: после настройки – из 540 деловых отрезков осталось только 2 отрезка, ошибки на которых являлись критичными в соответствии с ТУ. То есть ошибки составили 0,35%. Учитывая, что сканер проводит анализ со скоростью до 90 м/мин, не устает и стабильно выдерживает одно и то же качество, в отличие от человека, – можно смело сказать, что достичь такого результата вручную очень сложно».

После этого эксперимента команда KnotInspector провела исследования на тестовых наборах других клиентов, о которых расскажет в следующих публикациях, при условии, что владельцы предприятия согласятся на раскрытие этой информации (на что команда очень надеется). Разработчики убедились, что и на этих тестовых наборах пиломатериалов результаты улучшились. То есть обновленный классификатор пороков стал работать надежнее и на других породах сосны, особенно со светлыми сучками. Все клиенты KnotInspector получили обновление ПО с улучшенной точностью распознавания. Возможность обновления баз данных для клиентов всегда заложена как дополнительная услуга.

Команда KnotInspector приглашает всех желающих убедиться в возможностях своего сканера, предоставив пиломатериалы с вашего производства и описание технических условий. Это поможет узнать, как сканер решит вашу задачу, и получить реальные карты раскроя с учетом ваших требований и имеющегося на вашем предприятии оборудования.