Стартап использует компьютерное зрение для проверки качества досок
Это первый крупный пример успешного использования глубокого обучения в лесной промышленности.
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.
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.
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.
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.
Светофоров, витрин, переходов, автобусов, гидрантов👍🏾
А пока что тренеруйся на recaptcha
Максимально творческая работа, ага!
Лежать в могиле мы будем.
Вы даже не представляете насколько у нас все хуево с качественной доской.
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".