Лесопромышленный холдинг "Сегежа Групп" – ключевой поставщик продукции лесной отрасли на международные рынки и один из крупнейших арендаторов леса в России с полным циклом производства, от собственной лесозаготовки до конечных продуктов. Грамотный и качественный контроль поступающих потоков круглого леса – одна из основных задач холдинга. При этом сильное влияние на нее оказывает человеческий фактор, приводя к высокой погрешности измерений и повышению рисков. С целью минимизации участия человека в данном процессе был реализован пилотный проект по внедрению машинного зрения для контроля сырьевых потоков и определения плотного объема леса, прибывающего в лесовозах на деревоперерабатывающие комбинаты.
Основная проблема восходит к тому, что при заготовке леса на делянках, приеме лесовозов на контрольных пунктах и на складах под открытым небом все обмеры производятся человеком с помощью обычной линейки. Вычислить таким геометрическим методом плотный объем сложно, и в результате погрешности между заготовленной древесиной и той, которая запущена в производство, непредсказуемы. Согласно ГОСТу допустимая норма погрешности – 3%, мы же поставили целью снизить ее до 1,5–2%.
Segezha Group (SG, входит в АФК "Система", http://segezha-group.com/) – один из крупнейших российских вертикально-интегрированных лесопромышленных холдингов с полным циклом лесозаготовки и глубокой переработки древесины. В состав холдинга входят российские и европейские предприятия лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности. География представительств Группы охватывает 11 государств. Продукция реализуется более чем в 100 странах мира. На предприятиях SG работает 13 тыс. человек. Segezha Group – крупнейший лесопользователь в Европейской части России. Общая площадь арендованного лесфонда составляет 7,42 млн га лесных участков, 85,7% (6,36 млн га) которых сертифицировано по схемам добровольной лесной сертификации.
Segezha Group занимает первое место в России по производству бумажных мешков, коричневой мешочной бумаги, пиломатериалов и домокомплектов из клееного бруса.
Ключевые задачи, которые мы планируем решить с помощью внедрения новой системы, – это:
Как все происходит на сегодняшний день? Лес добывается, заготавливается, грузится на лесовоз и везется на склады, а оттуда поступает на комбинат СЦБК (рис. 1, наверху). Все измерения осуществляет подрядная компания (эксперты НЭК): как только подъезжает лесовоз, человек с линейкой выходит из будки, измеряет длину, высоту и ширину, а затем на глаз определяет коэффициент полнодревесности. Вот такой "современный" способ.
К какой процедуре мы стремимся? По сути, к такой же, но без человека в этой цепочке. Все будет считать система, без возможной фальсификации или субъективного отношения, с более точным определением породного состава и т.д. (рис. 1, внизу).
В пилотном проекте для этого была использована достаточно простая архитектура и два источника данных:
Каждая компания, участвующая в пилотном проекте, внедряла свой алгоритм для расчетов: одни использовали ПО и автоматические данные со скантрека, другие – мобильное приложение и фотографии, сделанные подрядчиком на обычный фотоаппарат, на которых видны торцы, что полезно для определения коэффициента полнодревесности и плотного объема.
В первом случае весь процесс выглядит следующим образом: когда лесовоз проезжает через рамку, в хранилище создается ячейка хранения, привязанная к этому конкретному лесовозу. Он идентифицируется по двум параметрам – по госномеру и номеру прицепа. Далее проходит обработка фотосетов с помощью технологий машинного зрения и выводится нужный результат. Причем изображения со скантрека никак не размечены, система автоматически определяет количество пачек (2–5 в зависимости от лесовоза) и сортность древесины, которая нужна для коэффициента полнодревесности. Кроме того, система может выдавать уведомление о неправильной укладке, так как многие поставщики-логисты нарушают требования. По ГОСТу расстояние между пачками должно быть 0,3–0,5 м, а иногда они грузятся в упор, и системе сложно понять, что это две пачки, а не одна. Так как стандартная длина пачки 2/3/4/5/6 м, то при длине 12 м разделение очевидно.
При использовании мобильного приложения все происходит примерно по этой же схеме, за тем лишь исключением, что фотографии лесовоза с четырех сторон делает человек. В этом методе нет фотографий сверху, но, как показал пилотный проект, это не так важно.
К основным проблемам, с которыми мы столкнулись во время пилотирования, можно отнести:
Пилотный проект показал следующие итоги:
Помимо функциональных преимуществ, целесообразность инвестиций в новое решение подкрепляется серьезными экономическими эффектами:
Таким образом, пилотный проект показал применимость технологий машинного обучения и компьютерного зрения в конкретной прикладной среде и стал важным шагом на пути к минимизации человеческого фактора в измерении объемов круглого леса. На сегодняшний день нет никаких технологических стоп-факторов или рисков для развертывания системы. Она доказала свою эффективность, и имеет смысл переходить к ее промышленному использованию, в котором все необходимые процессы будут проводиться без участия человека.
Опубликовано в журнале "Системы безопасности" №5/2020
Изображения предоставлены автором
Фото: https://ru.freepik.com