Mikä oli alkutilanne eli miksi lähdettiin tekemään PoC-pilottia?
Pori Energialla haluttiin selvittää mahdollisuutta sellaisen tilavalvontajärjestelmän automatisoituun käyttöönottoon, jonka avulla voitaisiin valvoa ihmisten turvavarusteiden käyttöä. Kohde sopi hyvin modernisointiesimerkin aiheeksi Teknologiayritysten modernisointi tekoälyn ja robotiikan avulla -hankkeeseen, koska se sisältää monipuolisesti automatisointiin ja valvontajärjestelmän suunnitteluun liittyviä haasteita aina tunnistusjärjestelmistä tilan turvallisuuteen ja käyttöehtojen varmistamiseen liittyen.
Millainen PoC-pilotti tehtiin?
Pori Energialla tunnistettujen tarpeiden perusteella päädyttiin tekemään pilottisovellus, joka tutkii livenä, onko kameran eteen tulleella ihmisellä kaikki tarvittavat turvavarusteet päällään. Tarkastettavat turvavarusteet olivat turvaliivi/turvatakki, kypärä, suojalasit sekä kuulosuojaimet. Ohjelma tarkastaa, löytyykö kuvasta ihminen ja tarvittavat turvavarusteet (kuva 1).
Turvavarusteiden tarkastussovelluksen Proof of Concept -version mallin opettaminen perustui internetistä kerättyihin, vapaasti saatavilla oleviin kuviin ja videoihin. Mallin opetus toteutettiin yli 4000 kuvalla. Kuvien annotointi, eli merkitseminen ja luokittelu, tehtiin Roboflow-alustalla. Roboflow:lla aikaan saatu datasetti koulutettiin paikallisesti käyttämällä YOLOv8-objektintunnistusmallia. Roboflow:sta saatua koulutettua mallia käytettiin järjestelmää varten suunnitellussa Python-ohjelmassa, jolla analysoidaan työpisteeltä otettavaa live-kuvaa. Jos jokin määritellyistä turvavarusteista puuttuu, järjestelmä lähettää viestin työpisteen turvallisuudesta vastaavalle henkilölle ja näyttää tiedon kuvatulle ihmiselle järjestelmään kytketyllä näytöllä. Järjestelmä myös vilkuttaa hälytysvaloa, jos turvavarusteita puuttuu. Tämä ratkaisu mahdollisti sujuvan ja reaaliaikaisen valvonnan työtiloissa varmistaen, että turvavarusteet olivat asianmukaisesti käytössä.
Järjestelmässä nyt käytössä oleva YOLO-versio pystyy erottamaan kuvasta kaikki ihmiset ja kaikki turvavarusteet, mutta ei pysty yksilöimään turvavarusteiden käyttöä. Se siis tunnistaa vain, että kuvassa esiintyy ihminen, kuulosuojaimet, turvaliivi, -takki, kypärä ja/tai suojalasit, mutta ei yhdistä näitä varusteita yksittäisiin henkilöihin. Myöhemmissä YOLO-versioissa tuli käyttöön mahdollisuus, jolla olisi voitu yhdistää etsintää niin, että ensin olisi etsitty ihmistä ja sen jälkeen sitä, löytyykö häneltä päältään yllä mainitut asiat. Tätä ei toteutettu, kun päivitetty versio tuli vasta PoC-pilotin rakentamisen loppusuoralla.
Lopullisessa pilotissa valvontajärjestelmään otettiin käyttöön tavallinen web-kamera, OpenCV-kirjasto sekä YOLO-algoritmia hyödyntävä ohjelma, joka pystyy tunnistamaan suojavarusteiden käytön. Lisäksi järjestelmässä oli ulkoinen näyttö, joka ilmoitti käyttäjälle, mikä suojavaruste mahdollisesti puuttui.
Millaisia lopputuloksia PoC-pilotista saatiin?
PoC-pilotti tuotti erittäin lupaavia tuloksia, jotka esiteltiin myös Pori Energian Safety Day -tapahtumassa. Pilotti osoitti, että valvontajärjestelmän toteutus on mahdollista ja käytännössä toimiva ratkaisu. Ohjelmiston toimivuus, vaikka sitä testattiin rajallisella määrällä dataa, vakuutti osapuolet siitä, että suuremmalla datamäärällä ja järjestelmän jatkokehityksellä ratkaisu voi olla erittäin luotettava ja tehokas. Pori Energia tunnisti pilotissa selkeän käyttökohteen työtilojen turvallisuuden parantamiselle ja sai pilotista vahvan pohjan järjestelmän laajemmalle kehitykselle. Järjestelmän toimintaan voi tutustua tarkemmin seuraavan videon kautta (video 1).
Kiitokset Pori Energialle hyvästä esimerkkitapauksesta!
Video konenäön tekoälytyökaluihin perustuvasta turvavarusteiden tarkastuksesta:
