Заказать звонок
Заказать обратный звонок
Я соглашаюсь на обработку персональных данных и ознакомлен(а) с Политикой конфиденциальности.



РАЗРАБОТЧИК NORDCLAN

Системы машинного (технического) зрения в добывающей промышленности

Как отечественное ПО ML Sense помогает контролировать процессы добычи и снизить затраты

Примеры внедрения системы машинного зрения в добывающей промышленности.

1. Определение износа и отлома зубьев ковша
Решаемая проблема: Несвоевременная реакция на износ может стать причиной того, что экскаватор потеряет зуб. Это приведет к снижению производительности работы при черпании, повреждению самого ковша, попаданию такого зуба в дробилку после транспортировки. Как следствие, финансовые потери из-за простоя, незапланированные затраты на восстановление и ремонт, необходимость извлечения зуба из дробилки или мельницы, риск сломать дорогостоящее оборудование.

Описание реализации: Система машинного зрения распознает износ зубьев экскаватора и сигнализирует о излишней стертости зуба. Алгоритм также распознает отлом зубьев, при этом исключая случаи, когда на зубья налипает порода. Это позволяет своевременно производить ремонт, исключать работу с неисправным ковшом, а также получать информацию о работе техники в режиме реального времени.
Расскажите подробнее про мониторинг износа зубьев
2. Измерение размера и классификация гранул в осадочной породе
Решаемая проблема: Размер частиц горной массы необходимо контролировать практически на каждом этапе производства: после взрыва, в процессе перевозки, при подаче руды на фабрику, после дробления, после измельчения. Попадание в механизм дробления или на конвейер слишком большой фракции породы может привести к простою или повреждению дорогостоящего оборудование.

Описание реализации: Система машинного зрения распознает размер фракций и сортирует их по категориям. Было определено какой размер фракции опасен для дробильного оборудования и какие размеры являются оптимальными для переработки. Решения способно определять и подсвечивать крупные фракции, которые превышают установленный стандарт. Это позволяет вносить корректировки в работе дробильного оборудования и защищать его от поломок.
Расскажите подробнее про гранулометрию

Посмотрите как выглядит анализ фракций
машинным зрением в реальном времени.

3. Контроль опасных включений на ленточном конвейере
Решаемая проблема: Недробимые металлических тела (зубья экскаватора, обломки футеровок и прочие крепкие элементы), попадая в дробильное оборудование вместе с рудой, выводят его из строя. Это приводит к тратам за простой или к необходимости ремонтировать дробилку или мельницу.

Описание реализации: Установленные над конвейером камеры распознают посторонние включения (зубья ковша, крупные фракции, шторф, металлические куски техники и т.п.). Установленная у ленты сигнальная система подает световое уведомление для остановки линии. Система обучается и калибруется индивидуально под запросы добывающей компании.
Расскажите подробнее про контроль включений

Применение системы ML Sense позволяет:

  • 1
    Контролировать состояние техники
    Оперативно узнавать про поломку техники, снизить простои и отслеживать износ.
  • 2
    Снизить затраты
    За счет оперативной реакции на текущие поломки и своевременной замены комплектующих, исключая человеческий фактор.
  • 3
    Автоматизировать процессы
    Контролировать процессы добычи на нескольких объектах и получать уведомления в систему диспетческого контроля.

Как работает система машинного зрения?
(на примере ML Sense)

В основе системы - устойчивые к вибрации камеры
Они устанавливаются на технике или над конвейерной лентой, где нужно контролировать процессы. Камеры помещаются в специальные короба для защиты от пыли и грязи.
Сервер для обработки видеопотока
На сервер устанавливается программа "ML Sense", которая анализирует поступающий с камеры видеопоток и с помощью алгоритмов машинного зрения, распознает события и передает данные в систему диспетческого контроля и на пост оператора.
Приложение оператора
В кабине техники или рядом с дробильной установкой располагается сенсорный монитор с системой оповещений (звуковой сигнал или световое предупреждение).

Система также может работать и без участия оператора в автоматическом режиме. Интегрироваться с вашей системой учета.
Преимущества системы ML Sense
  • Полностью российская разработка. Включенная в реестр отечественного ПО (Реестровая запись №12843 от 14.02.2022.)
  • Построена на основе нейронных сетей. Это обеспечивает возможность распознавания любых дефектов в любых условиях эксплуатации.
  • Универсальное решение для задач любых конвейеров.
  • Точность работы до 100%
  • Интеграция с любыми MES-системами.
  • Возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.
  • Управление процессом как с компьютера, так и с мобильного телефона (Android, iOS) из любой точки мира.
  • Интеграция с АСУ и вашим оборудованием, возможность автоматизировать реакцию на событие без участия оператора.
  • Интеграция с вашими системами учета (1С и пр.)
  • Возможность самообучения системы для классификации дефектов.
Особенностью системы ML Sense является возможность организовать единый центр контроля брака, в который поступает информация с каждого пункта контроля для своевременной реакции на появление дефектов.
Результаты внедрения системы машинного зрения
  • Исключение влияния человеческого фактора
  • Оптимизация работы и контроль качества добываемой руды
  • Предотвращение аварийных ситуаций
  • Снижение расходов на лабораторные исследования фракций
  • Оптимизация загрузки дробилок или мельниц
  • Контроль объёма и нагрузки конвейера
Пришлите мне примеры и кейсы внедрения машинного зрения.