«Свеза» показала, как робот сортирует шпон: 35 видов дефектов и точность выше 95%
На ежегодной онлайн-конференции CIO Prom Day 2026 группа компаний «Свеза» представила практический кейс применения машинного зрения и роботизации. Руководитель проектного офиса «Свеза СмартЛайн» Никита Цветков рассказал о переходе от ручной сортировки сухого шпона к автономной роботизированной ячейке. Решение объединяет контроль качества, управление оборудованием и сбор данных о результате операции в одном производственном цикле.
«Свеза СмартЛайн» разрабатывает и интегрирует технологические решения для производственных задач. Проекты сначала проверяют на площадках группы, а затем при необходимости масштабируют на другие предприятия и внешних заказчиков.
Сортировка шпона — один из этапов производства фанеры, где «Свеза» применяет машинное зрение и средства автоматизации. При этом на большинстве комбинатов контроль качества по-прежнему выполняют сотрудники: специалистам нужно увидеть и зафиксировать отклонение, определить его тип и значимость, назначить сорт. В зависимости от процесса система контроля должна распознавать более 35 видов дефектов.
Машинное зрение автоматизирует контроль качества и помогает определить сорт каждого листа. По словам руководителя проектного офиса, ячейка объединяет отбраковку материала с его физическим распределением: система определяет класс поверхности, а робот перемещает шпон в соответствующую стопу. При этом формируется цифровой след каждого листа — его изображение, присвоенный сорт и результат сортировки.
«Путь от постановки задачи до промышленного режима включает пять этапов. Сначала определяем критерии и проводим аудит, затем собираем и размечаем данные. Следом настраиваем оптику и модель, после чего интегрируем оборудование в производственный цикл и проводим опытную эксплуатацию. Только пройдя все эти шаги решение можно масштабировать. Обычно внедрение занимает от шести до девяти месяцев — срок зависит от готовности данных, состава оборудования и объема интеграции. Для нашего кейса качество оценивается по результату всей операции в роботизированной ячейке: точность сортировки должна превышать 95%», — подчеркнул Никита Цветков.
Для типового участка «Свеза СмартЛайн» оценивает расчётный эффект: высвобождение от четырёх до восьми сотрудников с ручной операции, рост пропускной способности на 10–20%, увеличение выпуска продукции более высокого сорта на 15–30%. Брак готовой продукции может снизиться на 15–25%. Ориентировочный срок окупаемости — около 24 месяцев. Фактические показатели зависят от объёма производства, сменности, фонда оплаты труда, сортового состава и схемы сортировки.
Опыт «Свеза СмартЛайн» можно применять и за пределами деревообработки, отметил Никита Цветков. Подобные задачи возникают в целлюлозно-бумажной промышленности, металлургии, производстве строительных материалов и упаковки. Подход применим для производств с повторяемым потоком материала, где качество можно оценивать визуально, а продукцию — автоматически перемещать и распределять.
Источник и фото: «Свеза»
