Apses un melnalkšņa šķērsvirziena optimizējošā skenera prototipa uzbūve

Pētījuma mērķis: izstrādāt digitālus risinājumus apses un melnalkšņa šķērszāģēšanas procesa pilnīgai optimizācijai, izveidojot skenera prototipu, kas spēj precīzi noteikt koksnes defektus un saskaņot ražošanu ar pasūtījumu specifikācijām.

Galvenās aktivitātes:
• Skenera prototipa izstrāde un testēšana: digitāli novērtēt apses un melnalkšņa defektus, tostarp koksnes iekrāsojumu, lai nodrošinātu precīzu materiāla šķērszāģēšanu.
• Ražošanas līnijas uzlabošana: esošo iekārtu mehāniska un digitāla savietošana ar jauno skeneri, optimizējot padevi un palielinot šķērszāģēšanas efektivitāti.
• Optimizācijas sistēmas attīstība: iekļaut pasūtījumu un materiālu statistiku, lai ražošanu pielāgotu tirgus pieprasījumam un samazinātu resursu zudumus.

Plānotie publiskojamie rezultāti:
• Izveidots un testēts skenera prototips, kas optimizē šķērszāģēšanas procesu un palielina materiāla izmantošanas efektivitāti.
• Automatizēta un integrēta šķērszāģēšanas līnija ar precīzu koksnes defektu identificēšanu.
• Uzlabota produktivitāte, samazināts roku darbs un materiāla zudumi, kā arī palielināta uzņēmuma konkurētspēja.

Projekts pabeigts 31.12.2025:
Pirms projekta īstenošanas dēļu garināšanas process prasīja gan ievērojamu roku darbu (zema produktivitāte), gan iekļāva kļūdas, kas rezultējas neefektīvā darbā un kvalitatīva materiāla zudumos (Piemēram, atzīmējot defektus ar rokas krītiņu, ir liela garināšanas tolerance, jo defektus nevar atzīmēt ļoti precīzi). Papildus, šis process prasīj vismaz divu marķēšanas operatoru fiziski grūtu darbu katrā darba maiņā. Projektā izstrādātā jaunā tehnoloģija samazina kvalitatīva materiāla zudumus un aizstāj divus marķēšanas operatorus.

Lai palielinātu augstvērtīgā materiāla iznākumu un mazinātu subjektīvo faktoru ietekmi krāsojuma kvalitātes novērtēšanā, pētījuma ietvaros tika izstrādāts un apmācīts mašīnmācīšanās (mākslīgā intelekta jeb MI) modelis. Modelis tika trenēts ar plašu apses un melnalkšņa dēļu paraugu kopu, ietverot dažādu operatoru subjektīvos vērtējumus par krāsojuma akceptējamību gan baltajai, gan termoapstrādātajai produkcijai. Šāda pieeja nodrošina, ka MI modelis spēj uztvert un standartizēt dažādas krāsojuma kompozīcijas, kuras tiek uzskatītas par atbilstošām noteiktajām kvalitātes prasībām. Rezultātā tiek panākta precīzāka un konsekventāka koksnes krāsojuma interpretācija, būtiski samazinot cilvēkfaktora radīto variāciju un palielinot augstvērtīgā materiāla iznākumu.

Ietekme nozarē
Izstrādātā tehnoloģija apses un melnalkšņa dēļu vainu atpazīšanai un reāllaika instrukciju nodošanai uz optimizācijas darbgaldiem varētu būt potenciāli interesanta arī citiem kokapstrādes uzņēmumiem, ar mērķi celt to produktivitāti un samazināt roku darba īpatsvaru kokapstrādē. Izstrādātā jaunā tehnoloģija varētu kalpot par pamatu tam, ka ārējo pakalpojumu sniedzēji citiem kokapstrādes uzņēmumiem attīsta sērijveida iekārtas ar pētījumā izstrādātajiem jaunajiem algoritmiem, konstruktīvajiem risinājumiem un iegūtajām jaunajām zināšanām.

https://lvtimber.lv/lv/par-mums/pabeigts-petijums-skersvirziena-optimizejosa-skenera-prototipa-izbuvei/

Attēlā: skenera prototips ar dēļu ielādes mehānismiem