Когда подсчёт полумиллиона яиц превращается в головную боль
На птицефабриках, где ежедневно производится от полумиллиона яиц, подсчёт становится настоящей проблемой. На первый взгляд, задача кажется простой: яйца нужно сосчитать и зафиксировать. Однако на практике всё гораздо сложнее.
Как это делается сейчас?
- Ручной подсчёт коробками. В одной коробке 360 яиц, и операторы подсчитывают их вручную. Этот метод трудозатратен, медлителен и подвержен человеческим ошибкам.
- Дорогостоящее оборудование. Компании, такие как BigDutchman, предлагают решения, но они требуют огромных вложений. Чтобы сэкономить, фабрики идут на сомнительный компромисс: покупают одну машину и сводят конвейеры с разных корпусов в одно помещение к машине для подсчёта. В результате – сотни лишних метров конвейеров, дополнительные издержки на обслуживание и потеря эффективности.
Почему существующие альтернативы не работают?
Есть несколько решений на рынке, которые обещают подсчёт яиц по видео, но:
- Одна компания (назовём её «Видеосчётчик») не смогла достичь точности выше 90%. В условиях производства такая погрешность недопустима.
- Другие решения потребовали видеокарту и мощный компьютер, общей стоимостью ~120 тысяч рублей. Зародилось экономическое сомнение...
Наш подход: Надо вешать камеру над конвейером и пробовать
Мы поняли, что отрасли необходимо эффективное и бюджетное решение, которое:
- Работает с обычным офисным ПК, без дорогостоящих видеокарт. В идеале, на raspberry pi.
- Достигает точности подсчёта выше 99% даже в реальных условиях производства.
- Легко интегрируется с существующими конвейерами и не требует глобальной реконструкции.
Таким образом, мы создали собственную нейросетевую систему подсчёта яиц, которая позволяет автоматизировать процесс без избыточных затрат и технологических компромиссов.
Почему это так важно?
Прозрачность, точность и оптимизация на конвейере
Производство на птицефабриках, будь то родительское стадо или несушки, сталкивается с рядом задач:
- Отсутствие прозрачности потока яиц приводит к ошибкам в кормлении и ветеринарии.
- Неэффективное выявление брака повышает издержки и снижает производительность.
- Ограниченный мониторинг и ручной сбор данных затрудняют планирование.
Мы решили объединить нейросетевые технологии и наш практический опыт, чтобы решить эти проблемы, создав автоматизированный яйцесчётчик.
Технологическое решение
1. Как научить компьютер "видеть"?
Для начала предстояло установить много(очень много) камер...
- Снимаем по 16 часов видео с разных конвейеров.
- Нарезаем на скриншоты.
- Собираем в одну кучу с десяток тысяч этих изображений и делим их на 3 группы.
- Пока наш мега-мозг айтишник закладывает первые слои нейронов. Мы обводим в такой прямоугольник каждое яйцо, на каждом изображении нашей первой группы снимков.
5. 2000 изображений и более 100000 яиц уже обведено в рамочки. Пробуем "скормить" это нашей модели. Процесс не из быстрых. Нужно мощное железо для обучения моделей.
6. Теперь берем 2 группу наших изначальных изображений и просим уже нашу нейросеть выделить яйца в прямоугольник. И смотрим на результат.
7. Совсем неплохо! Теперь нам осталось просмотреть глазами все фотографии, и выделить: прямоугольники не являются яйцами и все яйца без прямоугольников.
8. И снова кормим нашу нейросеть обновленной разметкой.
9. Делаем финальную, аналогичную проверку на 3й группе изначальных фотографий.
Легковесная нейронная сеть
Мы разработали собственную архитектуру нейросети, которая:
- Работает без мощных видеокарт на обычном ПК (за 30к рублей) или raspberry pi 4(и выше).
- Адаптируется к изменениям освещения, расположения камеры и фона.
- Теоретически расширяется для обнаружения дефектных яиц или других объектов.
Преимущества: Простота развертывания без изменения конструкции конвейера.
Система работает в два этапа:
- Обнаружение яиц на кадрах конвейера с помощью нейросети.
- Трекинг яиц между кадрами и подсчёт при прохождении контрольной линии.
Точность: 99,92% при тестировании на реальных данных, собранных с пилотной фабрики Ак Барс ПВК «Пестричинка».
Нестандартные ситуации
Зачастую, конвейеры полупрозрачные. То есть видно под ними проходящих людей или пол, который тоже может быть белым.
И время от времени нейросеть в этих пробелах "видела" яйца. Или где-то в плитке.
Ну ШТОШ, берем картонку, черный балончик краски и немного магии.
Fixed!
Вывод: Автоматизация — ключ к росту
Наш яйцесчётчик уже внедрён и успешно работает на фабриках. Простота, точность и минимальные затраты на внедрение делают его незаменимым инструментом для птицеводства.
Мы так вдохновились результатом, что написали статью для Американского института физики (AIP), который предоставляет доступ к научным публикациям и журналам в области физики и смежных дисциплин.
Текущие задачи:
- Дефектовка яиц и категорийность для инкубации
- Счетчик других продуктов
Контакты:
Если вас интересует автоматизация производственных процессов, то мы всегда на связи: