Стартап использует компьютерное зрение для проверки качества досок

Это первый крупный пример успешного использования глубокого обучения в лесной промышленности.

Стартап использует компьютерное зрение для проверки качества досок

Компания Lucidyne Technologies применяет глубокое обучение для поиска изъянов в деревянных досках. Система сканирования изображений деревянных досок GradeScan успешно внедряется на лесопильных заводах.

Использование глубокого обучения сокращает объем потерянной древесины и повышает качество пиломатериалов. Это первый крупный пример успешного использования глубокого обучения в лесной промышленности.

Сложность в анализе изображений древесины заключается в том, что узор на дощечке уникальный. Доски проходят через систему со скоростью 35 миль/час. С помощью GradeScan удается проанализировать 2 доски в секунду на 70 типов дефектов, включая следы огня, наличие смолы и сколов.

Пример выделенных системой дефектов. Цветом обозначены разные виды дефектов
Пример выделенных системой дефектов. Цветом обозначены разные виды дефектов

Модель была обучена на датасете из сотен тысяч сканированных досок 16 разных видов деревьев. Просканированные изображения вручную размечались командой экспертов по оценке древесины.

После выделения изъянов у доски система определяет оптимальный способ среза поврежденной части. Затем эти указания поступают автоматическим пилам.

Gradescan на предприятии
Gradescan на предприятии

Типичная программа по сканированию древесины способна классифицировать древесину на несколько категорий в соответствии с качеством. В свою очередь, Gradescan сканирует пятиметровую доску, с точностью менее чем миллиметра выделяет зоны, где древесина непригодна совсем, а где может использоваться для пилок. Благодаря своей точности, заводы по производству древесины значительно сокращают расходы на оценку пиломатериалов.

Lucidyne запустили работу системы в 2017. Модель Gradescan обучается на NVIDIA P4 GPU мощностях. Компания работает c NVIDIA над создание системы классификации объектов на изображении с помощью семантической сегментации, которая была бы более устойчива к изменениям входных данных.

Сейчас компания работает над дообучением Gradescan, чтобы система детектировала более мелкие дефекты. В Lucidyne начали заниматься анализом дефектов красного дерева. Это более комплексная задача, потому что красное дерево имеет множество вариаций цвета.

11 показ
3.9K3.9K открытий
19 комментариев

Кажется, я понял, чем мы все будем заниматься, когда «нас заменят роботы».

Мы будем круглосуточно размечать датасеты для обучения моделей распознавания досок, еды, дорожной обстановки, речи, качества перевода и т. п.

Ответить

Светофоров, витрин, переходов, автобусов, гидрантов👍🏾

Ответить

А пока что тренеруйся на recaptcha

Ответить

Максимально творческая работа, ага!

Ответить

Лежать в могиле мы будем.

Ответить

Вы даже не представляете насколько у нас все хуево с качественной доской.

Ответить

Срубили одно дерево для бытовых или промышленных нужд посадите десять — сто! Только так можно как то компенсировать это безумие. Леса реально на глазах тают как и льды с пресной водой. Не успеют хомосапиенс переселится на другие планеты (колонизировать) останутся бичами в своем же собственном доме под название ""Земля".

Ответить