ЖУРНАЛ СТА №2/2024

размещён на складе цеха по обработке рулонов из стали. В течение десяти ча- сов видеопотоки с видеокамер записы- вались на жёсткий диск ноутбука. Далее была осуществлена подготовка обучающего набора изображений с ис- пользованием инструмента разметки «Label Studio». При этом учитывалось разнообразие сценариев перемещения рулонов металла, таких как повороты, движение в разных направлениях и остановки, наличие на изображениях рулонов с различными размерами. Раз- метка кадров обеспечила отметку ме- стоположения и границы рулонов ме- талла на каждом изображении. После разметки набор был разделён на об- учающий и тестовый комплекты в со- отношении 70 к 20. В качестве искусственной нейрон- ной сети для обнаружения рулонов бы- ла использована архитектура YOLO-8 (You Only Look Once). Тренировка ней- ронной сети составила 80 эпох. После завершения обучения с исполь- зованием языка программирования Python было разработано программное обеспечение, которое обеспечивает вы- полнение следующих функций: 1) присвоение уникального номера каж- дому обнаруженному в кадре рулону; 2) отслеживание передвижения всех обнаруженных в кадре рулонов; 3) регистрацию перемещения рулона из поля зрения одной камеры в поле зрения другой камеры с сохранением уникального номера; 4) визуализация на видеопотоке най- денных рулонов с присвоенными им номерами. Далее на записи с камеры был вы- бран промежуток времени, в котором произошло перемещение рулона мо- стовым краном с места хранения на разматыватель агрегата горячего цин- кования, и к этой записи было приме- нено разработанное программное обес- печение. Результаты и обсуждение В результате проигрывания отрезка видео с использованием разработанно- го программного обеспечения можно видеть найденные на кадрах рулоны с номерами (рис. 2 в ). Перемещаемый мо- стовым краном рулон переходит от ка- меры к камере с сохранением при- своенного ему уникального номера. На рис. 2 а и 2 б убрана визуализация всех найденных рулонов и оставлена визуа- лизация только рулона, который мо- стовым краном перемещается на раз- матыватель агрегата горячего цинко- вания. Рис. 2 а отражает стартовую по- зицию рулона на складской площадке, а рис. 2 б – его финишную позицию на разматывателе. Применение разработанного про- граммного обеспечения позволяет об- наруживать все рулоны в поле зрения камеры, а также отслеживать переме- щение рулонов по складу. Применение такого способа для идентификации и отслеживания пере- мещений продукции позволяет избе- жать недостатков использования тех- нологии Интернета вещей. Выводы и перспективы внедрения Таким образом, протестирована воз- можность создания цифрового двойни- ка склада на основе искусственной нейронной сети с его интеграцией со смежными системами цеха, что позво- лит обеспечить: оптимизацию про- изводственных процессов, предотвра- щая задержки и оптимизируя маршру- ты перемещения; предотвращение воз- можных аварий и несчастных случаев, связанных с перемещением продукции в производственном пространстве; ин- формацию об актуальном местополо- жении продукции, что позволит эф- фективнее планировать производст- венные ресурсы в реальном времени; предотвращение потерь продукции вследствие оперативной реакции си- стемы и фиксации любых изменений в движении и местоположении продук- ции; снижение зависимости от опера- торов и минимизация человеческого фактора; создание единой интеллекту- альной системы производства. Перспективным, на взгляд авторов, является использование такого способа отслеживания перемещения продук- ции для трекинга изделия от заготовки до полной готовности с использовани- ем имеющейся уже на предприятии системы видеонаблюдения с дополне- ниями или без них. ● Литература 1. URL: https://isbc-rfid.ru/applications/wareho- uses/. 2. URL: https://1cab.ru/ab/news/VnedrenieRFID- tekhnologiidlyaavtomatizatsiiskladaiprovede- niyainventarizatsii/. 3. URL: https://skladovoy.ru/rfid-texnologiya-na- skladax.html. 4. URL: https://arxiv.org/abs/1506.02640. 5. URL: https://arxiv.org/abs/1812.00442. 6. URL: https://arxiv.org/abs/1803.08375. СТА 2/2024 45 www.cta.ru ПРОЕ К ТЫ Рис. 2. Результат работы программного обеспечения по слежению за перемещением рулона: отслеживание рулона с определённым номером (2а, 2б); идентификация всех рулонов (2в) б в а