Цифровой контроль качества на деревоперерабатывающем производстве: от визуального осмотра — к искусственному интеллекту

Цифровая трансформация промышленности перестала быть уделом исключительно высокотехнологичных отраслей — она уверенно проникает и в те сферы, которые ранее воспринимались как традиционные и не вполне готовые к подобным нововведениям. Одним из таких примеров является деревообрабатывающее производство, где десятилетиями процессы сортировки и раскроя опирались на опыт специалистов, их глазомер и практическое чутье. Но в условиях ужесточающейся конкуренции, роста требований к качеству, сокращения доступных трудовых ресурсов и повышенных ожиданий со стороны клиентов, субъективные методы становятся недостаточными.

На этом фоне растет интерес к цифровым решениям — интеллектуальным системам, использующим методы машинного зрения и искусственного интеллекта. Такие системы позволяют существенно повысить точность оценки материала, стандартизировать процедуры контроля, а также снизить зависимость от человеческого фактора. Современное предприятие лесопромышленного комплекса выигрывает при введении цифровой верификации качества на всех этапах: от оценки качества сырья на входе до определения оптимального способа его использования.

На традиционных деревообрабатывающих производствах ключевые операции контроля качества — это входной осмотр поступающего сырья, контроль геометрических характеристик пиломатериалов, а также выявление видимых пороков древесины (сучков, трещин, обзола и т. д.) на этапе сортировки и перед раскроем. Как правило, эти процедуры выполняются визуально, оператором или разметчиком с мелком.

Однако субъективность восприятия, усталость, человеческий фактор и ограниченная скорость обработки визуальной информации сказываются на результатах. Оператор или разметчик, работающий с материалом со скоростью подачи 30–40 м/мин, неизбежно пропускает дефекты, занижает или завышает сортность. На линиях, где объем поступающего сырья может достигать десятков тысяч погонных метров в день, такие отклонения приводят к значительным потерям — как прямым (в виде брака), так и косвенным (в виде неэффективного использования ресурса).