China Steel: нейросеть YOLO читает маркировку заготовок с точностью более 98%

На China Steel Corporation (Тайвань) заготовки-биллеты получают из блюмов, а затем перерабатывают в прокат и пруток. У каждой заготовки свои технологические требования, поэтому для правильного движения по переделам и распределения продукции ей присваивают идентификатор, выбитый на торце. Такая 3D-маркировка служит дольше краски и не требует расходных материалов, но не отличается по цвету от фона. Естественная текстура, царапины и нанесённые краской пометки на торце мешают считыванию, и оптические системы на отражённом свете читают такие символы ненадёжно.

Отдел исследований и разработок China Steel заменил обычную 2D-камеру лазерным датчиком смещения: линейный лазер сканирует торец заготовки и строит карту глубины, которую система переводит в изображение в оттенках серого. Вдавленные символы на нём выделяются, а цветные пометки исчезают. Распознавание выполняют две модели на архитектуре YOLO (глубокая нейросеть): первая находит область символов и определяет их ориентацию, вторая распознаёт каждый символ, после чего идентификатор собирается автоматически. Для устойчивости к помехам обучающие изображения размножены методом псевдо-многояркостной аугментации.

Модели обучили на картах глубины 5000 заготовок, преобразованных в 15 000 изображений, и проверили на изображениях ещё 10 000 заготовок. Точность первой модели составила 98,2%, второй — 99,3%; модель Faster-RCNN на тех же данных показала 97,4% и 90,3%. Ошибки в основном связаны с неудачным преобразованием данных глубины, глубокими царапинами и недостаточно глубоко выбитыми символами. Результаты опубликованы в техническом отчёте China Steel № 34 за 2021 год. По данным компании, метод применяется в управлении производством заготовок и успешно считывает идентификаторы на холодных заготовках; в планах — горячие заготовки, блюмы и слябы.