Написать нам
Меню
Связь с нами
IG: @red_mad_robot
FB, Li и другие:/redmadrobot

Назад к главному

Машинное зрение против лопаты: как мы определяли размер и состав руды на конвейере

Команда rdl by red_mad_robot помогла специалистам НЛМК в реальном времени определять грансостав и негабарит руды на конвейере

После взрыва в карьере на производство приезжает руда — камни, которые нужно раздробить в щебень, а щебень — перетереть в песок. Если на каждом этапе дробить слишком мелко, энергия будет перерасходоваться, а машины — изнашиваться. Если слишком крупно, перерасход и износ лягут на следующий этап.

Получается, нужно дробить по заданным параметрам. Проблема в том, что никто не знает, слишком мелко дробится руда или слишком крупно. Огромный конвейер едет со скоростью 3,15 м/с, на глаз ничего не определить. А ещё нужно знать фракционный состав руды.

В советские времена инженеры это решали специальным ведром. Зачерпывали руду раз в 24 минуты и клали в тестовый бункер. Через каждые пять зачерпываний содержимое бункера просеивали — после этого человек взвешивал, сколько руды осталось на каждом из сит. Потом по формуле высчитывались средние показатели за два часа. Проблема в том, что этого недостаточно — лаг измерений большой, а руда на конвейере сверху и снизу слоя отличается по размеру.

Получать такие данные в реальном времени сложно. Но экономическая цена эффекта — 115 миллионов рублей в год.

Сначала пробовали поискать лидар, но при такой скорости работы конвейера он стоит от пары миллионов рублей за штуку. На производстве нужно минимум шесть. Второй идеей была камера с лазерным проектором — по проекции полоски можно понимать её геометрическое искажение, а по нему — что именно едет на конвейере. Уже неплохо, но не решается главная задача — определять гранулометрический состав. В итоге решили попробовать машинное зрение.

Кажется, что всё просто: снимаем тысячу картинок, грустные люди обводят там каждый камень прямоугольником, скармливают их нейросети, она жужжит и выдаёт идеальный результат.

Но в цеху темно. Вместе с камерами пришлось повесить над конвейером прожекторы. Они позволили без проблем видеть контуры камней вместо тёмно-серого потока.

А ещё цех — это не хирургическая операционная. Камеры и прожекторы периодически пылятся. Пробовали использовать кожухи с дворниками и водой, пока не работает. В будущем поищем другие способы, а пока раз в два дня сотрудники цеха протирают камеру и прожекторы.

В итоге пришли к следующей схеме:

  1. 1_

    Взяли данные с механического отбора за два часа как эталон количественного распределения фракций.

  2. 2_

    Взяли фотографии за эти два часа примерно в моменты отбора и поставили в соответствие числам распределения, то есть получили основу для обучения.

  3. 3_

    Повторили несколько сотен раз — сколько позволяла скорость механических отборов.

  4. 4_

    Затем сгенерировали похожие материалы в 3D, чтобы обогатить выборку.

  5. 5_

    Обучили математическую модель и провели тестовый анализ данных на разработанной математической модели.

К каким выводам пришла команда rdl by red_mad_robot, почему пришлось делать перекалибровку камеры и что в итоге получилось — читайте подробнее в статье НЛМК по ссылке.

Наша рассылка
В ней только самое важное: новости, кейсы, немного аналитики. Присылаем два раза в месяц.
Политика обработки персональных данных
По вопросам работы с персональными данными и подписками пишите на [email protected]
© red_mad_robot, 2008— 
Сделано роботами для людей
Разработка —