Как стать автором
Обновить
42
0
Андрей Немировский @nemirovskiy_av

Цифровые решения на Стойленском ГОКе

Отправить сообщение

В целом, такое оборудование есть, и насколько известно достаточно дорогостоящее, и здесь опять нужно считать экономику и самое главное эффективность данного подхода, который в свою очередь только отразит крупно-габаритные куски, но при этом не оценит средневзвешенный диаметр дробленной руды.

1. На текущий момент побороли ложные срабатывания увеличением датасета в несколько раз.

2. Для корректного расчета размера объектов как уже писали подготовили  тестовую/калибровочную линейку.

3. Для данного варианта необходимо рассчитать экономическую составляющую, которая вероятнее всего будет отрицательной.

Думали реализовать данный вариант, что сравнимо с классическим машинным зрением. Нейронные сети нас устраивают намного больше, ввиду своей вариативности и скорости работы, и на текущем железе не уступают классическому машинному зрению, данные нейронные сети намного проще переобучить и не подбирать коэфф. А также легко масштабировать на аналогичные конвейера.

Техническая возможность реализации здесь есть, но во-первых, она осложняется высокой запылённостью (придется увеличивать обслуживание датчиков или как вариант подводить новую магистраль воздуха), а во-вторых, расчёт размеров крупных камней сделать не получится, т.к. лазерные датчики не имеют возможности посчитать размер, единственное, можем получить бинарное отличие камней — есть или нет.

В целом, да, возможен вариант с помощью лазера фиксировать наличие, и только потом с помощью камеры распознавать размер.

Эту идею записали себе в бэклог, спасибо!

Недостаточно скорости. Мы используем камеры Basler.
Технически и физически нет такой возможности. И второй момент — отсутствует необходимость фильтрования поступающей руды. Наша задача получение на выходе однородного продукта для последующей стадии измельчения.

Протирка — это быстрый вариант для запуска проекта. Сейчас формируем проект для реализации аналогичной предложенной идеи.
Про цвет и лампы — хороший вопрос, спасибо, нужно тестить.
Тестовый стенд не собирали.

Спасибо за корректировку.

Конечно, проверка сит выглядит более правильной, даже с точки зрения поиска дробилки, которая дает брак, но отсутствует техническая возможность установки оборудования + условия эксплуатации.

Мы используем достаточно стандартный подход, сервер GPU+CPU. Модель видеокарт Nvidia Quadro RTX 4000 8GB.

В том то и дело, что камеры глубины не достаточно (она высчитывает и отображает объем), нам необходима фактически знать процент каждого класса камней на ленте.

Можете более детальнее описать подход с вшиванием кадров в скан, с дальнейшим вычислением грансостава?

1. Шахматную доску мы использовали в самом начале. С ней проблемно, т.к. мы клали её на остановившийся конвейер, а это происходит достаточно редко. Устанавливать шахматку где-то рядом нет возможности , т.к. подходящего места нет, и к тому же могут проехать нестандартные негабариты и просто сбить все это. Не стоит забывать про сильную запыленность, за 2 дня там образуется приличный слой пыли, а в зону видимости камеры нельзя засовывать даже руки по ТБ, только если остановить конвейер. Добавлю, в процессе работы крайне редко может вообще порваться лента и тогда всю эту область может завалить камнями, один раз за период сбора данных такое произошло. В общем, установить что-то на постоянной основе не получится. Стоит также обратить внимание, что у нас камера наклонена под углом pitch, в то время как roll и yaw близки к нулю и их влияние минимально, мы это проверяли во время использования шахматки. Как итог сейчас съемная линейка выглядит оптимальным решением.

2. Shape from shading мог бы сработать, если бы расстояние между камнями было большим, у нас тень также накладывается на другие камни, что приведет к нестабильной работе системы. Здесь мы для себя во время тестов нашли ключевые проблемы и дособираем такие особые случаи, например бывает льется вода и образуется жижа из камней собираясь в причудливые формы, сильная запыленность, порезы или заклепки на ленте. В целом, для нас сейчас нет проблем с false negative мы находим все достаточно хорошо, а вот интересные случаи false positive проскакивают. Например, когда рабочие прошли по пустой остановившейся ленте, то система определяла отпечатки обуви на конвейере как отдельные камни, такие случаи сложно предугадать.

Хорошее предложение, которое кажется перспективным. В эту сторону не думали. Нужно изучить рынок, понять доступность решения. Есть примеры фактической реализации и информация о вендорах?

К сожалению, лидары решают задачу только объемного показателя на текущем участке. Нам же требуется определение грансостава идущей руды, т.е. разделение по классам крупности. Обслуживание нашей текущей системы совсем незатратно — всё в рамках текущей операционной работы.

Хороша идея. В цехе уже существует собственная система разводки воздуха «Воздушная магистраль», но там есть влага и частицы масла. Поэтому мы сейчас думаем, как этот воздух очистить и использовать.

Мы перешли на Python и Java, т.к. поняли, что необходимо унифицировать все цифровые продукты. R изначально предложили подрядчики, но по Python и Java у нас в компании больше экспертизы и мы поняли, что так ничуть не хуже. Собственно смысл унификации в упрощении и удешевлении поддержки решений.

 

Решение данной задачи начинали с простой линейной регрессии, квадратичной – не получили требуемой точности.

Риск потери квалификации технологическим персоналом, увы, есть. Как во всем мире при автоматизации. Единственное, сейчас на производстве люди работают с таким гигантским опытом, что их через 10 лет ночью разбуди, они наощупь все операции выполнят. И они бдят и наблюдают за Белкой критически))

Со следующим поколением все, конечно будет иначе, да и само производство уже другим будет.

Дело а том, что мы оптимизируем не с нуля, а с учетом многолетнего улучшения инструментами опер.эффективности, поэтому цифры типа 30% нам не снятся даже. При доработке алгоритма может до 2% дотянем.  

1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Белгородская обл., Россия
Работает в
Зарегистрирован
Активность