Pētījuma mērķis:
Pētījuma ietvaros veiks mašīnmācīšanās algoritmu izmantošanas iespēju izpēte apaļo kokmateriālu sugas, mizas vairuma, kvalitātes šķiras vērtēšanā un noteiktās šķiras iemesla noteikšanā un risinājuma prototipa sagatavošana, kā rezultātā tiktu izstrādāti sekojoši mašīnmācīšanās algoritmi, kā arī zinātniski pamatota izstrādāto algoritmu atbilstība apaļo kokmateriālu pircēju un pārdevēju:
1. Bez kokmateriālu uzmērītāja fiziska pogas spiediena, pēc attēlu un/vai video uzņemšanas tiek atpazīts bērzs, priede, egle vai cita koku suga, attiecīgi SQL datubāzē veidojot ierakstus ar sugu kodiem;
2. Zinātniski pamatota apaļo kokmateriālu sugu sakritība, atbilstoši pircēju un pārvedēju noteiktajiem precizitātes mērķiem;
3. Bez kokmateriālu uzmērītāja fiziska pogas spiediena, pēc attēlu un/vai video uzņemšanas iegūstams atlikušās mizas vairums procentos uz bērza, priedes un egles apaļo kokmateriālu sānu virsmas, attiecīgi SQL datubāzē veidojot ierakstus ar atlikušā mizas vairumu procentos;
4. Zinātniski pamatota bērza, priedes un egles apaļo kokmateriālu atlikušā mizas vairuma precizitātes atbilstība pircēju un pārvedēju noteiktajiem precizitātes mērķiem;
5. Bez kokmateriālu uzmērītāja fiziska pogas spiediena, pēc attēlu un/vai video uzņemšanas iegūstama kokmateriālu šķira, vērtējot bērza, priedes un egles apaļo kokmateriālu gala plaknes un sānu virsmu, attiecīgi SQL datubāzē veidojot ierakstus ar apaļo kokmateriālu šķiru;
6. Zinātniski pamatota bērza, priedes un egles apaļo kokmateriālu šķiras noteikšanas precizitātes atbilstība pircēju un pārvedēju noteiktajiem precizitātes mērķiem;
7. Bez kokmateriālu uzmērītāja fiziska pogas spiediena, pēc attēlu un/vai video uzņemšanas īstenojama vismaz 5 koksnes vainu atpazīšana bērzam, priedei un eglei, norādot vainas atrašanās vietu un to ģeometriskos lielumus (augstums, platums, garums, laukums), vērtējot gan gala plaknes, gan sānu virsmu, attiecīgi apaļā kokmateriāla neatbilstības augstākai šķirai gadījumā, veidojot ierakstus SQL datu bāzē ar nosaukumu un matemātiskajiem lielumiem;
8. Zinātniski pamatota bērza, priedes un egles apaļo kokmateriālu konkrētu koksnes vainu atpazīšanas un ģeometrisko parametru noteikšanas precizitāte.
Pētījumu plānots veikt atspoguļojot augstāk minēto rezultātu visos 4 gadalaikos un dažādās diennakts stundās. Tā kā ziema Latvijā ir visneprognozējamākais gadalaiks, tad datu ievākšana ir paredzēta divas ziemas un pārējie gadalaiki pa vienai reizei. Dati salīdzināšanai katrā sezonā tiks ievākti diennakts tumšajā un gaišajā laikā t.sk. piefiksējot meteoroloģiskos apstākļus.
Pētījuma progress: 12.09.2023
Aktivitātes īss apraksts:
Izstrādāta metodika «APAĻO KOKMATERIĀLU KVALITĀTES NOTEIKŠANA, IZMANTOJOT MAŠĪNMĀCĪŠANĀS ALGORITMUS, UZMĒROT INDIVIDUĀLI AR AUTOMĀTISKO UZMĒRĪŠANAS IERĪCI»
► Metodikā noraksturoti apaļo kokmateriālu raksturlielumi, kvalitātes prasības un koksnes vainas, kas nepieciešami, lai nodrošinātu sekmīgu mašīnmācības procesu izmantojot datorredzes tehnoloģijas apaļo kokmateriālu kvalitātes novērtēšanā.
► Mašīnmācības procesu ar datorredzes tehnoloģijām plānots īstenot uz plašāk izmantoto koku sugu sortimentiem – priedes un egles II šķiras zāģbaļķiem un bērza finierklučiem.
Pētījuma progress: 15.03.2024
1. Aktivitāte “Ierīces prototipa sagatavošana, uzstādīšana divās pārstrādes vietās”:
• Sagatavoti 2 prototipi, kas ieraksta video materiālu. Ir uzsākti video ieraksti kokmateriālu gala plaknēm abās pārstrādes vietās. Turpinās ierakstu apstrāde, konfigurācija, pielāgošana grafiskajam sistēmas pārskata rīkam. Notiek darbs pie mēroga noteikšanas un defektu marķēšanas funkcionalitātes uzlabošanas. Video ierakstu iegūšana no kokmateriālu sānu plaknēm
• Sagatavots kontrolmērnieka interfeiss attālinātai datu apstrādei. Veikta marķēšanas definēšana un drošības definēšana grafiskās sistēmas pārskata rīkam. Izstrādāta grafiskās sistēmas pārskata rīka pamatfunkcionalitāte. Grafiskās sistēmas pārskata pilna funkcionalitāte.
• Izstrādāta video un citu datu plūsmu apstrāde, filtrēšana un mapings ar iekšējo informācijas sistēmu dotajiem datiem.
2. Aktivitāte “Metadatu iegūšanas nodrošināšana no informācijas sistēmām "LINDA" un sistēmas "Kontrolsortimenti"
3. Aktivitāte “Manuāla datu ievākšana ziemas periodā (1) un to vērtēšana”: Sagatavots kopsavilkums ziemas periodā (1) gan diennakts gaišajā, gan tumšajā laikā ievākto datu apjomam.
5. Aktivitāte “Ziemas periodā (1) ievākto datu apstrāde un precizitātes izvērtējums”: Sagatavots precizitātes izvērtējums ziemas periodā ievāktajiem datiem (par 11.2023-01.2024. ziemas periodu)
https://www.vmf.lv/vietne/lv/raksti/6