Informācija par projektu
Projekta nosaukums: Uz datorredzes un datu zinātni balstīta kvalitātes kontroles un vadības risinājuma izstrāde pārtikas rūpniecībai.
Projekta numurs: 1.2.1.1/18/A/002
Īss apraksts: Pētījums ir starpdisciplinārs projekts starp Latvijas lielāko pārtikas ražošanas uzņēmumu AS Dobeles Dzirnavnieks un datorvīzijā balstītu ražošanas kvalitātes izstrādātāju SIA Zippy Vision ar mērķi atrisināt AS Dobeles dzirnavnieks identificētos un uzstādītos produktu kvalitātes kontroles izaicinājumus, ko var pielietot plašākā nozaru lokā.
Pētījuma mērķis ir izveidot datorredzes un ražošanas vadības risinājumu, lai uzlabotu inovatīvu kvalitātes kontroli, pamatojoties uz esošo pētījumu rezultātiem. Tas ietver unikālas produktu izsekošanas sistēmas izstrādi, kas ļautu apkopot informāciju par ražošanu un kvalitātes pārbaudes vizuālo informāciju produkta vienības līmenī, tostarp saglabāt attēlus visā produkta glabāšanas laikā.
Risinājumu var izmantot, lai pārvaldītu sūdzības, nodrošinātu pilnīgu produktu izsekošanu klientiem un nepārtraukti pilnveidot kvalitātes kontroles sistēmu, izmantojot uzkrātos datus. Šī projekta mērķa tirgus ir pārtikas ražotāji, kuri plāno būtiski uzlabot kvalitātes kontroli vai kuriem šādus uzlabojumus pieprasa tirgus. Projekta pamatā ir paplašināta dziļo neironu tīklu tehnoloģiju izmantošana datorredzes un ražošanas vadības risinājumu klasifikācijai un pārbaudei, kombinācijā ar dažādu veidu un tehnoloģiju industriālo datorredzes kameru izmantošanu nepārtrauktos ražošanas procesos.
Par kompetenču centru.
Pētījums tiek īstenots projekta Latvijas Pārtikas nozares kompetences centrs ietvaros.
Latvijas Pārtikas nozares kompetences centrs aptver divus zinātniskās darbības virzienus: Latvijas ražotāju produkcijas tirgus palielināšana, kas ietver:
1. Inovatīvi produkti un tehnoloģijas, sekojot jaunākajām aprites ekonomikas tendencēm (t.sk. ekotehnoloģiju produkti, pārtikas drošības un kvalitātes uzraudzības risinājumi);
2. Produktu iepakošanas risinājumi;
3. Pārtikas loģistikas risinājumi, t.sk. tehnoloģijas, kas uzlabo glabāšanas laiku un samazina transporta izmaksas, vienlaikus saglabājot augstu produktu kvalitāti un saīsinot ceļu no ražotāja līdz patērētājam.
4. Ražošanas pievienotās vērtības un konkurētspējas paaugstināšana, kas ietver: Pārtikas blakusproduktu izmantošanas pilnveidošanu produktos ar augstāku pievienoto vērtību.
5. Atbilstošāka lauksaimniecības un augļu izpēte resursu efektivitātes uzlabošanai - Sugas, audzēšanas tehnoloģijas;
6. Jauni, inovatīvi produkti ar augstāku pievienoto vērtību, maksimāli izmantojot esošos tirgus, tehnoloģijas, citus ražošanas faktorus.
Pētījuma projekts tiek veikts Latvijas Pārtikas nozares kompetences centra (LPKC) ietvaros. LPKC mērķis ir atbalstīt vismaz 20 pētījumus atbilstoši noteiktajiem pētniecības virzieniem, izstrādājot nozarē jaunus produktus un tehnoloģijas un ieviešot to ražošanā, tādējādi veicinot sadarbību starp pētniecības un rūpniecības nozari, kā arī paaugstinot konkurētspēju nozare.
Projekts tiek īstenots no 2019.gada 8.aprīļa līdz 2021.gada 31.decembrim.
Kopējais ERAF atbalsta apjoms Kompetenču centram ir 4 708 111,50 eiro.
Progresa ziņojumi
2019. gada 30. jūnijs
Izstrādāta un nostabilizēta attēla iegūšanas un apstrādes metodika
2019. gada 30. augusts
Izstādāta robusta etiķešu apdrukas kontroles tehnoloģija, kas ir fontu, valodas agnostiska.
2019. gada 16.novembris
Nostiprināts un verificēts precīzs gala problēmas formulējums
Nostiprināts izmantojamo tehnoloģiju saraksts, kas ļautu neatkārtot tirgū esošos risinājumus. Analizēts un verificēts risinājumus saraksts pie starptautiskiem pārtikas ražotājiem.
Izvirzītas un verificētas hipotēzes visiem risināmo tehnoloģisko izaicinājumu (problēmas formulējumā) risinājumiem.
Par 75% iegūts tehnoloģisko parametru kopums tehnoloģija robustai attēlu iegūšanas tehnoloģijai balstoties uz polarizētas gaismas filtriem, līniju kamerām. Izstrādāta vadības programmatūra, kas vada apgaismojumu, attēla iegūšanas parametrus.
Pilnveidota etiķešu apdrukas kontroles tehnoloģija, kas ir fontu un valodas agnostiska.
Daļēji izstrādātas tehnoloģijas automatizētais datu iegūšanai, augmentācijai un klasifikācijai lietotāja pusē veidā, kas maksimāli vienkāršo dziļos neironu tīklos balstītu risinājumu adaptāciju
Izveidota anotēšanas platforma, kas ir savienota ar iekārtas attēlu iegūšanas sistēmu.
Anotēšanas platformas mērķi ir: kvalitātes novērtējums, manuāli pārskatot kvalitātes inspekcijas sesijas datus, jaunu defektu anotēšana ar mērķi uzlabot dziļās mācīšanās modeļus.
Anotēšanas platforma ir mākoņskaitļošanā bāzēta sistēma izmantojot iepriekš iekārtas ģenerētos datus un iekārtas fizisko sensoru informāciju.
Daļēji izveidota sistēma automatizētai datu pārnešanai uz anotēšanas sistēmu no iekārtas, anotēšanas un kvalitātes vērtēšanas vajadzībām
Izstrādāts dziļo tīklu modelis līmējumu defektu novērtēšanai. Modelim ir nepieciešams papildināt treniņa datus ar caurspīdīgo līmējumu defektu kontroli, ņemot vērā toleranci pret nenozīmīgiem defektiem.
Pilnveidots drukas kvalitātes (etiķetes drukas) novērtēšanas algoritms ņemot vērā, ka lentes kustības virzienā drukas garums ir mainīgs. Jaunie algoritmi izmanto attēla morfoloģijas darbības lai novērtētu punktu daudzumu, kas trūkst attiecībā pret etalonu izmantojot konvolūcijas filtrus.
Izveidota ātrāka etiķetes pozicionēšanas sistēma, pārveidojot to atsevišķā kompilētā bibliotēkā. Iegūts pakas apstrādes ātrums līdz 150 ms. Līdzšinējais bija līdz 700ms. Tas ļauj noņemšanas mehānismus likt tieši pie iekārtas.
Izstrādāta jauna modulāra risinājuma izvēršanas sistēma, lai nodrošinātu ierobežotu resursu piešķīrumu katram no servisiem, nodrošinātu servisu autonomiju un vienotu saziņas protokolu. Jaunā izvēršanas sistēma ļauj izolēt katru apakšsistēmu nodrošinot, ka katra apakšsistēma var izmantot savu operētājsistēmu un programmatūras atkarības.
Veikta pāreja uz Linux, lai nodrošinātu GPU resursu dalīšanu starp servisiem uz viena datora.
2019. gada 16.februāris
2020. gada 16.augusts
Iegūti risinājumi esošās tehnoloģijas ātruma uzlabojumiem inspekcijai līdz 700 iepakojumi minūtē un līnijas ātrumam līdz 4 m/s
Iegūti risinājumi testējamā objekta izmēru ierobežojumu samazināšanai izmainot attēla pārraides un apstrādes sistēmu
Izstrādāta un uzsākta testēt papildus sistēma ar kameru uz flow-wrap iepakojuma plēves, pēc printera, precīzākai apdrukas kvalitātes vērtēšanai, nodrošinot arī tādas apdrukas pilnvērtīgu testēšanu, kas atrodas uz iepakojuma malas vai gala.
Izveidotas centralizētas administrēšanas funkcijas, t.sk. API izveidošana sajūgšanai ar centralizētu ražošanas vadības sistēmu
2020. gada 16.novembris
Izveidots produktu izsekošanas prototips un kontatētas pielietojamības robežas
Izstrādātas centralizētas vadības tehnoloģijas inegrācijai vadības sistēmās
Pilnveidota marķēšanas plūsma jaunu produktu un attēlu marķēšanai un neironu tīklu trenēšanai
Iegūtas tehnoloģijas ātri kustīgu objektu detektēšanai – pieteikts patents.
Tiek pabeigts integrēta risinājuma prototips
Anotēšanas platforma un dziļā mācīšanās:
- kvalitātes novērtējums, manuāli pārskatot kvalitātes inspekcijas sesijas datus, jaunu defektu anotēšana ar mērķi uzlabot dziļās mācīšanās modeļus
- Anotēšanas platforma ir mākoņskaitļošanā bāzēta sistēma izmantojot iepriekš iekārtas ģenerētos datus un iekārtas fizisko sensoru informāciju
- Pabeigta sistēma automatizētai datu pārnešanai uz anotēšanas sistēmu no iekārtas, anotēšanas un kvalitātes vērtēšanas vajadzībām
- Uzlabots dziļo tīklu modelis līmējumu defektu novērtēšanai. Modelis papildināts ar treniņa datiem ar caurspīdīgo līmējumu defektu kontroli, ņemot vērā toleranci pret nenozīmīgiem defektiem
Atsevišķas kameras ieviešana aiz apdrukas
Iespēja precīzi noteikt apdrukas kvalitāti uz lentes – jebkurā apdrukas vietā
Pilnveidots drukas kvalitātes (etiķetes drukas) novērtēšanas algoritms ņemot vērā, ka lentes kustības virzienā drukas garums ir mainīgs. Jaunie algoritmi izmanto attēla morfoloģijas darbības lai novērtētu punktu daudzumu, kas trūkst attiecībā pret etalonu izmantojot konvolūcijas filtrus.
Projektā iegūtās tehnoloģijas veiksmīgi tiek ieviestas plašākā industriju spektrā – kokmateriāli un celtniecības materiāli.