Машинное зрение в производстве фанеры: контроль качества на всех этапах

Дефектов плитных материалов такое множество, что о них можно написать целый трактат. На днях, выбирая в магазине для строительства лист фанеры, я отбраковала почти всю продукцию на витрине. Расслоение, трещины, сучки и прочие изъяны как природного происхождения, так и возникшие в результате нарушений технологий, не только портят эстетику, но и влияют на долговечность материала. А между тем предотвратить возникновение брака вполне реально.

Понимание природы происхождения дефектов, контроль на всех этапах — главные, но не единственные составляющие управления качеством. Чтобы выводить на рынок конкурентоспособную продукцию, крупные предприятия повышают планку своих возможностей и внедряют автоматизированные решения, основанные и на работе искусственного интеллекта.

Типология дефектов фанерного производства и системный подход к контролю качества

«В производстве плитной продукции возможны различные типы дефектов. Их характер зависит от технологии. Например, для древесно-стружечных плит наиболее распространены отклонения, связанные с качеством шлифования поверхности, а для фанеры — дефекты склеивания или структуры шпона. Причины могут быть разными: несоответствие технологических параметров оборудования, особенности исходного древесного сырья или человеческий фактор, однако в современных условиях его роль постепенно снижается», — рассказывает руководитель службы по технологии и качеству НАО «Свеза Кострома» Александр Яблоков.

Чтобы существенно снизить вероятность возникновения рисков, необходимо сосредоточиться на автоматизации производственных процессов, внедрении современных систем цифрового отслеживания и унификации всех операций, считает эксперт. Контроль качества при этом не должен останавливаться на одном уровне.

«На фанерных комбинатах „Свезы“ внедрена интегрированная система менеджмента качества ISO 9001. Она охватывает полный производственный цикл — от приёмки сырья до упаковки готовой продукции. В её основе — четырёхступенчатая система контроля: параметры своей операции контролирует каждый работник, затем мастер проверяет работу бригады, далее проверку осуществляют технологи и менеджеры качества, дополнительно проводятся регулярные внутренние и перекрёстные аудиты», — приводит пример из опыта собственной компании г-н Яблоков.

На современных производствах человеческий фактор проявляется в ограничениях инструментов, с которыми работает оператор, считает директор ООО «Лаборатория измерительных систем» Олег Шестаков. Так, оценка геометрии чурака, размеров дефектов или качества материала «на глаз» или по нескольким точкам неизбежно даёт разброс в оценке параметров и, как следствие, в принимаемых решениях. При этом линия требует быстрых и повторяемых действий. Эксперт на практике убедился, что переход к системам машинного зрения снимает этот вопрос: итоговый выбор определяет массив измерений, а не субъективное мнение.

«К примеру, при сканировании чурака речь идёт о сотнях тысяч точек, которые формируют точную модель заготовки. В случае с ребросклеиванием система не просто фиксирует дефект, но и учитывает его размеры и положение для управления ножом. Такие решения переводят управление в предсказуемую плоскость, где результат не зависит от смены или оператора», — считает эксперт.

Времена оценки «на глаз» и доверия к интуиции специалистов на линии канули в лету: автоматика сегодня заменяет и ускоряет часть процессов. К примеру, для прессования ключевыми параметрами выступают время, температура и давление. Любые отклонения от заданного режима могут повлиять на формирование клеевого шва и, как следствие, на прочностные характеристики готовой плиты. Чтобы исключить такие риски, на современных производствах применяются автоматизированные системы управления технологическим процессом.

«Датчики непрерывно контролируют параметры прессования и фиксируют любые отклонения. Если система обнаруживает несоответствие заданному режиму, продукция автоматически маркируется и направляется в отдельную зону для дополнительной проверки. После лабораторных испытаний принимается решение о дальнейшем использовании, например о понижении сортности», — поясняет Александр Яблоков.

«Мы не занимаемся непосредственно прессованием, но по опыту работы с предприятиями, где выпускаются шпон и фанера, можем отметить: значительная часть проблем, проявляющихся на этом участке, формируется раньше. Если на этапе подготовки шпона в поток попадает материал с дефектами или нестабильной геометрией, это отражается на плотности пакета, равномерности распределения нагрузки и, как следствие, на прочностных характеристиках готового листа.

Поэтому ключевая задача — ещё до стадии прессования выявить брак, корректно отсортировать материал и обеспечить стабильные параметры шпона, поступающего в пакет. Здесь важную роль играет как качество измерений, так и способ принятия решений», — уверен Олег Шестаков.

Распределение дефектов по технологической цепочке: от чурака до готового листа

«Если рассматривать производство фанеры и плит в разрезе технологической цепочки, возможные дефекты распределяются по этапам. Так, например, на входе древесного материала в переработку ключевая проблема — несоответствие параметров сырья требованиям процесса по геометрии, однородности и прогнозируемому поведению при лущении. Чурак почти никогда не бывает идеальным: сучки, трещины, кривизна, внутренние пустоты, неоднородная структура древесины, ядровая гниль и прочие дефекты влияют на физико-механические показатели будущего шпона и фанеры, уменьшают их полезный выход и существенно снижают качество», — поясняет Олег Шестаков.

Проверка и исключение поступившего на завод сырья с изъянами — это только первый шаг. Если система, отвечающая за точное расположение чурака при лущении, работает с ограниченным набором данных, это неизбежно приводит к ошибке на старте, которая затем масштабируется, оборачиваясь потерями сырья и браком в дальнейшем, отмечает эксперт.

Последующие этапы производства шпона сопряжены с рядом трудностей. Он может выйти с линии с неравномерной толщиной, иметь ворсистую или рифлёную (рубчатую) поверхность, деформироваться волнами, покрыться трещинами или иметь участки с нарушенной структурой.

Попадание такого дефектного материала в пачку для склейки фанеры неизбежно влечёт за собой появление брака в готовой продукции, что, в свою очередь, может привести к снижению её прочностных характеристик. Следовательно, на стадии дальнейшей обработки шпона первостепенное значение имеет не только обнаружение изъянов, но и корректная реакция производственного оборудования на эти недостатки.

«На практике мы видим, что основная причина брака — не отдельный фактор, а отсутствие точной информации о материале в момент принятия решений о позиционировании чурака, выборе параметров лущения, сортировке шпона и его дальнейшей обработке. Когда производство работает с усреднённой моделью вместо реальных данных, оно неизбежно теряет в качестве и выходе продукции», — подчёркивает г-н Шестаков.

Он отмечает, что работа с дефектами эффективна на этапе их возникновения или раньше. После выпуска готового изделия возможности ограничены и связаны с дополнительными операциями, которые влияют на экономику процесса. К примеру, на предприятиях распространён один из технологических приемов — починка фанеры. При обнаружении дефекта повреждённый участок удаляют и заменяют вставкой из качественного шпона в форме овала, круга либо полосы в зависимости от размера и формы бракованного участка.

Олег Шестаков уверен, что в промышленной практике акцент необходимо смещать на ранние стадии: точную оценку сырья, корректное позиционирование на линии лущения, выявление дефектов в потоке и оперативную реакцию оборудования. Такой подход позволяет управлять результатом до того, как он станет проблемой.

Практические решения: сканеры для позиционирования, сортировки и починки шпона

Пожалуй, универсального средства, которое способно полностью исключить потери, пока не изобрели, однако наиболее эффективный на данный момент результат можно получить за счёт комплексного подхода: автоматизации производства, внедрения цифровых систем контроля и развития системы управления качеством, считает г-н Яблоков.

К примеру, предприятия «Свезы» переводят контроль качества фанеры и шпона в цифровой формат с помощью технологий машинного зрения на базе искусственного интеллекта и применяют собственную запатентованную систему автоматического определения дефектов шпона на линии лущения.

Она анализирует поверхность шпона в режиме реального времени и сигнализирует оператору о возможных отклонениях, например о рисках, грубом лущении или появлении гребешка. Благодаря визуализации на мониторе и светозвуковым сигналам оператор может оперативно скорректировать процесс, что позволяет предотвращать появление дефектов на ранней стадии.

«По нашей оценке, внедрение цифровых инструментов контроля позволило увеличить выход продукции высокого сорта на 10–15%. При этом система способна анализировать качество шпона со скоростью до 250 метров в минуту и помогает более эффективно использовать древесное сырьё», — делится цифрами Александр Яблоков.

Еще недавно промышленность делала ставку на проверенные решения и оборудование для борьбы с браком, экономии сырья и роста производительности. Сегодня же мы видим, как на первый план выходят искусственный интеллект и машинное зрение. На многочисленных выставках мы не раз лично убеждались в эффективности этих технологий, позволяющих в реальном времени идентифицировать естественные и производственные дефекты древесины, проводить точные измерения геометрии и оперативно выявлять любые отклонения.

Может, волшебной палочки и не существует, однако она и не нужна, когда есть универсальный подход — управление на основе точных измерений на ключевых этапах, считает Олег Шестаков. В «ЛИС» смогли это реализовать через набор решений на основе компьютерного зрения, которые работают в разных точках производственной цепочки. К примеру, на начальном этапе система управления позиционированием чурака обеспечивает максимальный выход материала за счёт точной геометрии.

«Сканер интегрируется в рабочую область центровочно-загрузочного устройства (ЦЗУ) линии лущения фанерного завода. Его основная задача — построение детального 3D-профиля чурака с высокой плотностью данных (до сотен тысяч точек) на заготовке и определение оптимального внутреннего цилиндра для последующего лущения. На этом этапе формируются будущий выход годного шпона и коэффициент расхода сырья (КРС). Наш опыт показал, что внедрение сканера позволяет снизить этот показатель», — поясняет г-н Шестаков.

После ножа линии лущения можно установить ещё один сканер, который определяет наличие производственных дефектов (например, механических повреждений из-за попадания посторонних включений). При обнаружении отклонений система подаёт светозвуковой сигнал оператору и может инициировать остановку линии.

Ещё одна разработка «Лаборатории измерительных систем» — сканер оптимизации раскроя. Он монтируется перед ножом для резки шпона и автоматизирует процесс рубки, сортируя листы по заданным критериям. Система обеспечивает идентификацию пороков древесины и зон с отсутствием материала, контролирует расход полотна, учитывая заданный рецепт, собирает данные о периодичности дефектов и их типах, а также статистику по поставщикам.

Ещё один немаловажный этап технологической цепочки может контролировать сканер сортировки сухого шпона. В режиме реального времени он не только считывает, но и классифицирует дефекты, измеряет геометрические параметры листа, определяет сорт шпона, а также позволяет настраивать рецепты сортировки и ведёт статистику.

«Такая система позволяет увеличить точность сортировки до 95%. Опытный глаз даже самого бывалого оператора с ней не сравнится — это к вопросу о человеческом факторе. Чем выше точность сортировки, тем более однородный материал поступает в пакет, что напрямую влияет на стабильность свойств готовой фанеры и снижает долю брака на последующих этапах, — отмечает директор «ЛИС» и рассказывает ещё об одном решении компании.

— Мы провели тестирование более чем 10 км шпона на разных фанерных производствах, по его итогам выявили системную проблему: при работе оператора годный материал регулярно отправляется в отходы из-за ошибок визуального контроля.

Результат всех исследований показал потерю в 11-13% материала, который мог бы быть использован, например, во внутренних слоях при формировании пачки, а в итоге попадает в отходы и на дробильную установку. Внедрение сканера на линии ребросклеивания, который отвечает за автоматическое определение дефектов шпона и адаптивное управление ножом, позволяет сохранить этот объём в производстве».

Ещё одна заслуживающая внимания разработка — сканер для автоматизированной починки шпона. Эта система предназначена для выявления дефектов, что позволяет точно определять места для последующей установки вставок. Кроме того, она осуществляет управление линией починки, классифицирует шпон по сортам и собирает статистические данные. Прогнозируемая производительность решения, по словам г-на Шестакова, составляет 2200 вставок в час при работе одного этажа.

И завершает цепочку сканер сортировки уже готовой фанеры. Он определяет и классифицирует дефекты, измеряет геометрические параметры листа и сортирует готовую продукцию. Решение обеспечивает контроль двух плоскостей без кантователя и может работать в связке со сканером пустот, отмечает директор «ЛИС».

«Все эти системы используются на разных производственных участках для выявления дефектов и управления технологическими решениями на основе данных. Они интегрируются в существующие линии без изменения базовой логики управления оборудованием. А, когда они начинают работать совместно, формируется единая цифровая модель производства, где потери становятся измеримыми и управляемыми. Основная задача всех этих решений — минимизация брака, эффективное использование сырья, повышение производительности и, как итог, рост экономической эффективности предприятия», — резюмирует Олег Шестаков.

Олег Шестаков, директор ООО «Лаборатория измерительных систем»

«Качество продукции напрямую связано с тем, насколько точно предприятие понимает характеристики материала, с которым работает, управляет сырьём и полуфабрикатом. И если ранее речь шла о конкретных решениях, оборудовании, позволяющем минимизировать брак, эффективно использовать сырьё и повысить производительность, то сейчас хочется ещё раз подчеркнуть возрастающую роль искусственного интеллекта и машинного зрения в промышленности.

Именно они позволяют выявлять природные и производственные дефекты древесины, измерять геометрию и фиксировать отклонения в режиме реального времени. В отличие от визуального контроля или выборочных измерений, системы, в основе которых лежит компьютерное зрение, дают объективную и детализированную картину по каждому элементу».

Александр Яблоков, руководитель службы по технологии и качеству НАО «Свеза Кострома»

«На любом промышленном производстве действует принцип непрерывного контроля качества. Если в процессе мониторинга выявляются отклонения от заданных параметров, проводятся анализ причин и корректировка технологического процесса. В „Свезе“ мы применяем различные инструменты — от дополнительной лабораторной диагностики до корректировки режимов оборудования и технологических регламентов.

Контроль осуществляется на всех этапах, начиная с входной оценки древесины, заканчивая финальной проверкой перед упаковкой. Например, каждая партия сырья проходит выборочную оценку параметров, а образцы готовой продукции регулярно тестируются в лаборатории по десяткам показателей прочности и устойчивости материала».

Текст: Марина Каталакиди