Blixtsnabb AI-kassetthjälpreda på Bogrundet

Varje år hanterar NorrPlants såddoperatörer cirka två miljoner plantkassetter, för att kunna så de cirka 100 miljoner plantor som SCA bidrar med årligen till framtidens skogar. Fram tills nu har man fått förlita sig på mänskliga ögon för att upptäcka trasiga kassetter som ska sorteras ut, eller kunnat agera först när det har blivit ett produktionsstopp.

– Att upptäcka och ta bort trasiga kassetter är ett viktigt moment. Men det har varit lite av ett arbetsmiljöproblem eftersom det är ganska tufft att stå och granska och manuellt plocka bort kassetter en hel dag, säger Anders.

Men nu finns alltså Bogrundets egenutvecklade AI-modell på plats och jobbar för fullt, tack vare ett omfattande arbete av Matthias Larsson, verksamhetsutvecklare vid SCA Skogs stab teknik och digitalisering.

– Vi såg en klar potential med en AI-modell. Det passade dessutom extra bra att göra det nu eftersom produktionslinjen skulle få en uppdragering inför 2026 års såddsäsong. Det har verkligen varit kul och givande, berättar Matthias.

Tränad på 8 000 bilder

Matthias har lagt ner mycket tid på att klura ut hur AI-modellen ska fungera, innan han började bygga gränssnittet och testa olika kameralösningar. Därefter fick han spendera många timmar med att manuellt träna modellen att känna igen en skada i form av en flärp och en skadad ytterkant för att den skulle kunna agera på trasiga kassetter.

–  Samarbetet med operatörerna har varit värdefullt, för vi behövde ha en gemensam bild av vad som är en skada och vilken toleransnivå som ska gälla. Till en början agerade modellen på smuts och skräp som satt fast på kassetten, men det gör den inte längre. Jag har nog använt cirka 8 000 bilder för att kunna visa och lära modellen vilka typer av skadade kassetter som ska sorteras bort, säger Matthias.

En kassett per sekund

En avgörande del i utvecklingsarbetet har varit att få modellen att detektera kassetter med hög hastighet.

– Det är många plantkassetter som används, så tidsfaktorn var avgörande. Målet var att modellen skulle hantera en kassett per sekund, och det lyckades vi med, poängterar Matthias.

AI-modellen skannar av alla kassetter i början av produktionslinjen. När en kassett passerar förbi på transportbandet fotas de via systemets fotoceller och kameror, och AIn kan avgöra om det finns en skada i form av en flärp eller ett jack i kantkassetten.

– När en skadad kassett upptäcks hamnar den på ett sidospår och sorteras ut, medan de hela kassetterna går vidare i produktionslinjen, förklarar Anders.

Han är mycket nöjd med den nya hjälpredan och konstaterar att Matthias har gjort ett mycket bra arbete.

– Jag trodde nog att vi skulle ha en hel del inkörningsproblem men det har gått betydligt bättre. I takt med att dåliga kassetter försvinner höjer vi kvaliteten på våra kassetter, vilket är väldigt bra, avslutar Anders.

Foto toppbilden: Michael Engman