Оставьте заявку, и менеджер перезвонит вам в течение 15 минут в рабочее время.
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и подтверждаю, что ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.
Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с условиями использования cookie
OK
КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE
Определение гранулометрического состава в реальном времени
КЕЙС ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ ML SENSE
Определение гранулометрического состава в реальном времени
Проблема клиента
Производственный процесс на горно-обогатительном предприятии представляет собой последовательность этапов:
Производственный процесс: добыча, дробление, транспортировка, обогащение
Гранулометрические характеристики имеют ключевое значение на каждом из этапов. Превышение допустимых размеров частиц может вызывать сбои в работе оборудования, снижать выход концентрата и повышать энергозатраты.
Фракционный состав на разных участках переработки может значительно различаться, и это напрямую влияет на качество и скорость всех последующих процессов.
Контроль гранулометрии необходим по нескольким причинам:
Ранее для анализа размера фракций использовались ручные методы:операторы брали образцы прямо с конвейера, отправляли их в лабораторию, где специалисты вручную просеивали материал через сита. Такой процесс занимал до двух суток, в течение которых переработка продолжалась, и возможные отклонения уже успевали негативно повлиять на работу всей линии.
Производству требовалась автоматизированная система, способная отслеживать фракционный состав в реальном времени прямо на транспортере.
Контроль гранулометрии необходим по нескольким причинам:
- Крупные куски руды могут застревать в дробильных установках и на конвейерных лентах, вызывая остановки и простои.
- Неподходящий размер частиц снижает эффективность обогащения, увеличивает количество отходов и увеличивает себестоимость производства.
- Повышенное содержание крупных фракций требует дополнительных затрат — как энергетических, так и временных, — увеличивая износ оборудования.
Ранее для анализа размера фракций использовались ручные методы:операторы брали образцы прямо с конвейера, отправляли их в лабораторию, где специалисты вручную просеивали материал через сита. Такой процесс занимал до двух суток, в течение которых переработка продолжалась, и возможные отклонения уже успевали негативно повлиять на работу всей линии.
Производству требовалась автоматизированная система, способная отслеживать фракционный состав в реальном времени прямо на транспортере.
Цели проекта
- Ускорить и автоматизировать контроль фракционного состава.
- Снизить вероятность аварийных остановок производственной линии.
- Повысить производительность дробильного оборудования.
- Обеспечить технологическую стабильность и предсказуемость процессов.
Внедренное решение
В качестве решения была внедрена система «ML Sense. Контроль фракций», предназначенная для анализа сыпучих материалов и горных пород на основе машинного зрения и нейросетевых алгоритмов. Программный комплекс включён в реестр отечественного программного обеспечения.
Система позволяет:
Система позволяет:
- Фиксировать отдельные гранулы на видеопотоке с конвейера.
- Измерять их размер и рассчитывать процентное соотношение по классам крупности.
- Определять типы гранул и классифицировать их.
- Выявлять крупногабаритные элементы и предупреждать о риске забутовки.
- Хранить данные и формировать отчёты для последующего анализа.
Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Заполните форму,
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
чтобы узнать больше о внедрении
системы ML Sense
Отправляя форму вы автоматически соглашаетесь с политикой конфиденциальности ООО Норд Клан
Принцип работы системы
Высокоскоростные камеры устанавливаются над конвейерной лентой между стадиями дробления. Они фиксируют поток проходящей руды, при этом защищены корпусом и системой воздушной очистки объектива, что предотвращает загрязнение и гарантирует стабильную работу даже в запылённой среде. Дополнительное освещение обеспечивает чёткое изображение при скорости движения ленты более 2 м/с.
Видеопоток поступает в модуль обработки, где работает нейросеть. Она:
В случае выхода параметров за допустимые значения система немедленно уведомляет оператора. Это позволяет принять меры без задержки — например, скорректировать режим работы дробилки.
- Выделяет отдельные гранулы и определяет их габариты.
- Классифицирует их по пяти категориям крупности.
- Отображает процентное соотношение фракций на экране оператора.
В случае выхода параметров за допустимые значения система немедленно уведомляет оператора. Это позволяет принять меры без задержки — например, скорректировать режим работы дробилки.
Интерфейс системы «ML Sense. Контроль фракций»
Интерфейс и функциональность
Панель управления состоит из нескольких элементов: видеопотока, гистограмм с допусками, таблиц с текущими значениями фракций.
Также реализована лента событий — при обнаружении крупных включений отображаются их изображения. Нажав на снимок, оператор может увидеть, в каком месте ленты и в какой момент времени зафиксировано отклонение.
Вся информация о составе руды обновляется каждые 15 минут, и при необходимости пользователь может запросить архивные данные за любой период. Отчёты выгружаются в Excel — это удобно для подготовки аналитики и планирования дальнейших шагов.
Также реализована лента событий — при обнаружении крупных включений отображаются их изображения. Нажав на снимок, оператор может увидеть, в каком месте ленты и в какой момент времени зафиксировано отклонение.
Вся информация о составе руды обновляется каждые 15 минут, и при необходимости пользователь может запросить архивные данные за любой период. Отчёты выгружаются в Excel — это удобно для подготовки аналитики и планирования дальнейших шагов.
Результаты внедрения
Снижение времени простоя.
Реалтайм-анализ позволил отказаться от длительных лабораторных процедур. Отклонения в составе руды теперь фиксируются моментально, и специалисты оперативно реагируют на риски.
Увеличение эффективности оборудования.
Дробильные установки работают с оптимальной загрузкой, перегрузки и повреждения исключены. Это позволило улучшить качество получаемого концентрата.
Повышение производительности.
Благодаря быстрой корректировке параметров, производственные планы выполняются быстрее и с меньшими издержками.
Оптимизация процессов в долгосрочной перспективе.
Собранные данные помогают более точно планировать буровзрывные работы и переработку на последующих этапах.
Импортонезависимость.
Решение построено на отечественном ПО, не зависит от зарубежных компонентов и полностью поддерживается российскими разработчиками.
Реалтайм-анализ позволил отказаться от длительных лабораторных процедур. Отклонения в составе руды теперь фиксируются моментально, и специалисты оперативно реагируют на риски.
Увеличение эффективности оборудования.
Дробильные установки работают с оптимальной загрузкой, перегрузки и повреждения исключены. Это позволило улучшить качество получаемого концентрата.
Повышение производительности.
Благодаря быстрой корректировке параметров, производственные планы выполняются быстрее и с меньшими издержками.
Оптимизация процессов в долгосрочной перспективе.
Собранные данные помогают более точно планировать буровзрывные работы и переработку на последующих этапах.
Импортонезависимость.
Решение построено на отечественном ПО, не зависит от зарубежных компонентов и полностью поддерживается российскими разработчиками.
Установленное оборудование на конвейере
Технологический стек
- Продукт: ML Sense
- Видеоаналитика: Python, C++, OpenCV
- Нейросети: YOLOv5 / v8 / v10
- Хранение: PostgreSQL
- Сервер: Flask
- Интерфейс: React
Запросить демонстрацию работы
Оставьте заявку и наш менеджер свяжется с Вами в течение 1 часа в рабочее время.
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!
Расскажите нам о своей задаче
Мы поможем ее решить!