Проект направлен на создание программного обеспечения, которое использует технологии обработки изображений и нейронные сети для автоматизации процесса контроля качества пиломатериалов. Основной задачей является выявление и классификация сучков и других дефектов древесины, что позволяет повысить точность оценки и снизить потери для предприятий деревообрабатывающей промышленности.

Цели проекта: 

• Разработка инновационного ПО для автоматического анализа пиломатериалов с использованием технологий машинного обучения.
• Увеличение точности классификации дефектов до 99%-100% и скорости обработки пиломатериалов до 250 штук в час.
• Снижение финансовых потерь для предприятий за счет более эффективного контроля качества и минимизации человеческих ошибок.

Ключевая ценность:

Ключевая ценность решения проблемы контроля качества пиломатериалов на основе технического зрения заключается в повышении точности и скорости выявления дефектов, что приводит к улучшению качества продукции, снижению затрат на контроль и минимизации человеческих ошибок. Это позволяет предприятиям повысить конкурентоспособность и удовлетворенность клиентов.

Уникальность технологии:

Нейронная сеть подразумевает эффективность и точность; также гибкость заключается в том, что мы можем дообучить нейронную сеть на определение других дефектов, также уникальность заключается в подробной классификации дефектов. Используются новейшие технологии CUDA. Благодаря обучению на больших объемах данных алгоритмы могут адаптироваться и улучшаться, повышая точность оценки.

На страницу проекта