Perfect Cut. Every Time. Any Wood.

Pētniecības projekta nosaukums: Koksnes un virsmas skeneru tehnoloģiju un arhitektūras izstrāde
Pētniecības projekta numurs: P24

​​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

Zippy Vision uzsāk jaunu pētniecības projektu, kura mērķis ir izstrādāt inovatīvas koksnes un virsmas skeneru tehnoloģijas, kas spēj nodrošināt augstākās precizitātes un efektivitātes risinājumus koksnes un mēbeļu ražošanas nozarēs. Projekta ietvaros tiks izstrādāti jauni skeneru arhitektūras un optimizācijas algoritmi, kā arī tehnoloģijas virsmas kvalitātes un ģeometrijas kontrolei, kas atbilst mūsdienu tirgus pieprasījumiem un tehnoloģiskajām prasībām.

​​

Projekta mērķi:

• Izstrādāt optimizācijas algoritmus skeneriem, kas nodrošinās pasūtījuma izpildi ar minimālu materiāla patēriņu.

• Attīstīt virsmas kvalitātes vizuālās inspekcijas tehnoloģijas mēbeļu un saplākšņa ražošanas nozarei.

• Izveidot skeneru kļūdu proponēšanas arhitektūru, kas vienkāršos tehniskās problēmas identificēšanu un novēršanu.

​

Projekta periods: 01.08.2024 - 31.01.2025
Finansējums: Projekta kopējās izmaksas ir 178,186.50 EUR, tai skaitā Atveseļošanas un noturības mehānisma līdzfinansējums - 109,215.12 EUR.

​

Par Kompetences centru
Finansējuma saņēmēji: SIA "Meža nozares kompetences centrs"
Sadarbības iestāde - CFLA; līgums Nr. 5.1.1.2.i.0/1/22/A/CFLA/007

​

Atbalstāmie pētniecības virzieni:

• Meža kapitālvērtības palielināšana un mežsaimniecība

• Jauni koksnes materiāli un tehnoloģijas​

​

 Projekts aptver divus zinātniskos virzienus: Jauni koksnes materiāli un tehnoloģijas, kā arī Meža kapitālvērtības palielināšana un mežsaimniecība. Projekta mērķis ir paaugstināt komersantu konkurētspēju, veicinot pētniecības un rūpniecības sektora sadarbību, attīstot jaunus produktus un tehnoloģijas, kā arī ieviešot tās ražošanā.

 

Projekta ilgums: 01/2023 – 06/2026
Kopējā summa: 5 721 905,56 EUR
ES līdzfinansējums: 3 125 000,00 EUR

​

​

1. Progresa pārskats

Starpposma progresa pārskats

Pētniecības projekts: Koksnes un virsmas skeneru tehnoloģiju un arhitektūras izstrāde
Projekta Nr.: 5.1.1.2.i.0/1/22/A/CFLA/007
Pārskata periods: 01.08.2024. – 31.10.2024.

​

1. Kompleksas optimizācijas algoritmu pētījumi

Darbības:

• Izveidota vienota datu bāze produktu aprakstiem un simulācijām ar detalizētiem parametriem materiālu kvalitātei un izmēriem.

• Izstrādāts optimizācijas modelis, sasniedzot ievērojamu ātruma uzlabojumu (rezultātu aprēķins līdz 400 ms).

• Veikti precīzi pētījumi par simulāciju metodiku un datu saglabāšanu optimizācijas precizitātes nodrošināšanai.

• Nodrošināta tehnoloģiskā gatavība turpmākai ieviešanai uzņēmuma ražošanas procesos.

Rezultāti:

• Datu struktūras un optimizācijas modelis ir pilnībā gatavi ieviešanai.

• Modeļa pielietošana ļaus efektīvi simulēt materiālu izmantošanu, paaugstinot ražošanas efektivitāti un elastību.

 

2. Datu glabāšanas komponentes bibliotēkas izstrāde

Darbības:

• Izveidota programmatūras bibliotēka C++ un Python valodās kompleksu datu serializēšanai un deserializēšanai.

• Integrēts Google ProtoBuf protokols, nodrošinot dažādu datu tipu efektīvu glabāšanu.

• Izveidotas datu glabāšanas struktūras ar iespēju saglabāt un apstrādāt gan strukturētus, gan binārus datus.

Rezultāti:

• Izstrādāta elastīga un augstas veiktspējas datu glabāšanas komponente.

• Nodrošināta integrācijas iespēja ar lokālām un mākoņglabātuvēm, kā arī mikroservisiem.

​

2. Progresa pārskats

Starpposma progresa pārskats

Pētniecības projekts: Koksnes un virsmas skeneru tehnoloģiju un arhitektūras izstrāde
Projekta Nr.: 5.1.1.2.i.0/1/22/A/CFLA/007
Pārskata periods: 01.11.2024. – 31.01.2025.

​

1. Savienojuma skenēšanas tehnoloģiju izstrāde

Darbības:

• Izstrādāti un validēti algoritmi precīzai savienojuma zonu skenēšanai, izmantojot 3D un līnijskenēšanas tehnoloģijas.

• Izpētītas un testētas optimālās sensoru tehnoloģijas un apgaismojuma risinājumi.

• Izstrādāta mikroservisu arhitektūra datu apstrādei mākoņvidē un izveidots prototips lietotājdraudzīgai datu vizualizācijas platformai.

Rezultāti:

• Uzsākta algoritmu treniņdatu sagatavošana un validācija.

• Sākotnējie laboratorijas testi veikti veiksmīgi, identificējot nepieciešamās optimizācijas.

 

2. Arhitektūras pētījums kļūdu proponēšanai un integrēšanai

Darbības:

• Izstrādāta jauna, vienota kļūdu apstrādes arhitektūra mikroservisu un programmatūras bibliotēku līmenī.

• Ieviesta hierarhiska kļūdu klasifikācija, automātiska kļūdu detektēšana un diagnostikas vizualizācijas rīks.

• Veikta sistēmas testēšana un validācija, apstiprinot jauno kļūdu pārvaldības sistēmu efektivitāti.

Rezultāti:

• Diagnostikas laiks samazināts par 30–40%, būtiski paaugstinot sistēmas stabilitāti un uzturēšanas efektivitāti.

• Sistēma veiksmīgi validēta scenārijos ar augstu datu plūsmas intensitāti un lielu paralēlo procesu skaitu.