Arbeitsplatz des Fabrikversenders Eine
Anreicherungsanlage ist ein Bergbauunternehmen für die Primärverarbeitung fester Mineralien, um technisch wertvolle Produkte zu erhalten, die für den industriellen Einsatz geeignet sind.
Die Vielzahl der in Fabriken ablaufenden technologischen Prozesse wie Zerkleinern, Mahlen, Sieben, Klassifizieren, Flotieren, Zyanidieren, Sorden, Neutralisieren, Desorbieren, Elektrolysen und viele andere lassen nicht nur ein weites Feld für die Standardautomatisierung, sondern auch für die Anwendung des technischen Sehens und des maschinellen Lernens übrig. ... Unter dem Schnitt - eine detaillierte Beschreibung und viele große und schöne Fotos.
Eine
Fabrik aus der Vogelperspektive Sie können ein separates Lehrbuch über jeden Prozess in Fabriken schreiben, aber ich schlage vor, auf die wichtigsten Punkte der Arbeit einer Verarbeitungsanlage einzugehen.
Messung der Korngrößenverteilung des zugeführten Erzes
Beim Tagebau (es gibt auch den Tagebau - Untertagebau) kann die Größe der Gesteinsmassen einen Durchmesser von bis zu 1,5 m erreichen. Es ist klar, dass es sinnlos ist, mit solchen Steinen irgendetwas zu tun, um Mineralien daraus zu extrahieren. Der erste Schritt besteht also darin, das zerkleinerte Material vorzubereiten.
So beginnt fast jede Fabrik mit einer Erzaufbereitungsabteilung. In diesem Stadium durchläuft das Erz das Stadium des Zerkleinerns und Mahlens zu den durch den technologischen Prozess akzeptablen Fraktionen.
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Gegenwärtig werden bereits Systeme aktiv eingesetzt, um die Korngrößenzusammensetzung des Erzes nach jeder Stufe des Zerkleinerns und Mahlens zu steuern. Die Aufgabe ist äußerst wichtig, da die Phase der Erzaufbereitung den energieaufwendigsten Prozess darstellt und das Stoppen aufgrund von Verfüllung (Materialstau) für die gesamte Fabrik mit vielen Stunden Ausfallzeit behaftet ist.
Bildverarbeitungsalgorithmen in Verbindung mit maschinellem Lernen erkennen große Einschlüsse im Erzstrom, die eine Gefahr für den Fluss des technologischen Prozesses darstellen können. Nach dem Erkennen und Klassifizieren großer Objekte kann der Algorithmus entweder informative Signale mit Foto- und Videoaufzeichnung oder Steuersignale erzeugen, dann stoppt der gesamte Förderer.
Visualisierung des Prozesses zur Bestimmung der Erzkorngröße
Überwachung der Unversehrtheit des Förderbandes
Schwerkraft und Klassifizierung sind gängige technologische Prozesse, bei denen das Erz nach Größe oder Zusammensetzung in verschiedene Ströme aufgeteilt wird. Diese Prozesse basieren auf der Verwendung der Schwerkraft, bei der Mineralien aufgrund der unterschiedlichen Dichte und Partikelgröße vom Abfallgestein getrennt werden.
Förderer sind direkt an der Bewegung des Arbeitsmaterials von Fach zu Fach beteiligt. Im Allgemeinen sind Förderer nicht die zuverlässigste Ausrüstung. Die jüngsten Technologietrends und neuen Förderanlagen zeigen jedoch, dass Fördersysteme bei ordnungsgemäßer Handhabung und Wartung im Bergbau sehr effizient sein können.
Förderband defekt
Um das Problem der Überwachung der Integrität von Bändern zu lösen, werden verschiedene Ansätze verwendet: von einfachen, auf Funksignalen basierenden bis zu trainierbaren ML-Systemen mit Bildverarbeitung. Algorithmen werden trainiert, um lokale Bandwebfehler, Risse, Schnitte und Verschiebungen im Videostream zu erkennen und zu klassifizieren.
Nachweis von Erz kontaminierenden Körpern
Wie wir im ersten Teil des Artikels herausgefunden haben, ist ein wichtiges und sehr dringendes Problem der Bergbauindustrie der Schutz teurer Produktionsanlagen vor unzerbrechlichen Metallkörpern - Baggerzähne, Auskleidungsfragmente und andere starke Elemente, die zusammen mit Erz in die Zerkleinerungsanlage gelangen und diese mit Sicherheit deaktivieren werden. ...
Steuereinheit
Um dieses Problem zu lösen, werden verschiedene Lösungen verwendet: von Computer Vision auf dem Erzfluss über spezielle Software bis hin zur mathematischen Verarbeitung aufgezeichneter Signale nach elektromagnetischer Bestrahlung des transportierten Materials.
Der Betrieb solcher Software- und Hardwaresysteme basiert auf der Verwendung eines Softwareklassifikators, mit dessen Hilfe Objekte auf einem Band in einem Videostream identifiziert und getrennt werden. Wenn die zur Überwachung verwendete Kamera ausschließlich von oben betrachtet wird, werden normalerweise Klassifizierer verwendet, um Fremdkörper zu erkennen. Bei der Entwicklung der Methode schulen ML-Spezialisten den Klassifikator anhand historischer Daten, die den Standarderzfluss und den verschmutzten darstellen. Der Algorithmus, der Daten vom Klassifikator bei der Erkennung verwendet, liefert genauere Ergebnisse.
In jedem Fall bleibt die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen bestehen, da immer Gesteinsstücke mit der bizarrsten Form im Rahmen erscheinen können, sie nehmen jedoch mit zusätzlichem Training des Modells ab. Die höchste Erkennungs- und Klassifizierungsgenauigkeit wird erreicht, indem Daten von Metalldetektoren und Funksensoren in den Algorithmus aufgenommen werden.
Fremdkörper auf dem Förderband
Klassifizierung von Diamanten nach Farbe und Form
Alrosa-Unternehmen haben erfolgreich ein Projekt zur Klassifizierung von Diamanten nach Farbe und Form basierend auf den ML- und CV-Algorithmen durchgeführt.
Bildverarbeitungskameras erfassen einen Diamanten, während er sich im freien Fall bewegt. Die Klassifizierung erfolgt auf der Grundlage von Modellen, die mit Methoden des maschinellen Lernens und speziell für diese Aufgabe entwickelten Videoanalysealgorithmen erstellt wurden. Die Sortiergeschwindigkeit beträgt mit Pneumatik bis zu 20 Diamanten pro Sekunde.
Messung der Flotationsqualität und -geschwindigkeit
Die Flotation (vom Flotter bis zum Float) ist eine der Methoden der Mineralverarbeitung, basierend auf dem Unterschied in der Fähigkeit von Mineralien, an der Grenzfläche zu bleiben, und auf dem Unterschied in den spezifischen Oberflächenenergien.
In einfachen Worten, nachdem das Erz zu Pulver gemahlen wurde, wird es mit Wasser und speziellen Reagenzien gemischt, wonach ein starker Luftstrom durch die Mischung geleitet wird. Während dieses Prozesses bilden sich Blasen, auf deren Oberfläche einige Materialien gehalten werden und andere ausfallen.
Nahaufnahme Flotation
Flotation ist ein sehr häufiger Produktionsprozess im Bergbau. Die Größe der Blasen, die Geschwindigkeit der Schaumbildung und ihre Entfernung sind die wichtigsten Merkmale, die die Qualität der Extraktion eines Minerals bestimmen. Das durch Flotation erhaltene Material wird als Flotationskonzentrat bezeichnet, und die abgetrennten Komponenten werden als Flotationsrückstände bezeichnet.
Wie kann Schaum überwacht werden? Natürlich mit Computer Vision. Blasen, ihre Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung sind mit Algorithmen für maschinelles Lernen relativ einfach zu erkennen und zu messen.
Mit einer Stereokamera, die senkrecht zur Oberfläche des Schaumstroms ausgerichtet ist, können Sie die aktuelle Höhe der Blasenschicht bestimmen. Algorithmen, die zwei oder mehr benachbarte Rahmen vergleichen, ermöglichen es, die Richtung des Flusses und seine Geschwindigkeit zu bestimmen. Mit CV-Algorithmen, die Filter anwenden und die Konturen von Blasen hervorheben, können Sie deren Größe bestimmen und Histogramme erstellen, mit denen die Qualität des Prozesses beschrieben werden kann.
Flotationsprozess im industriellen Maßstab
Kontrolle von Gefahrenbereichen und Verfügbarkeit von PSA
Das Niveau der Arbeitssicherheit ist der wichtigste Indikator in allen modernen Unternehmen. In gefährlichen Einrichtungen wie Verarbeitungsbetrieben wird die Sicherheit besonders sorgfältig überwacht. Detaillierte und umfassende Statistiken werden zu allen Vorfällen geführt, und alle Manager haben verbindliche KPIs in Bezug auf die Sicherheit des Personals.
Natürlich wurden moderne, auf Bildverarbeitung basierende Gefahrenbereichskontrollen auch von der Bergbauindustrie nicht verschont. Es wird nicht nur die Anwesenheit von Personal im Gefahrenbereich überwacht, sondern auch die Verfügbarkeit aller erforderlichen persönlichen Schutzausrüstung (PSA): Helme, Schutzbrillen, Masken, Handschuhe.
Videokontrolle der Verfügbarkeit von PSA
Kontrolle des Be- und Entladevorgangs
Eine der gefährlichsten Arten von Arbeiten in jeder Produktion ist das Be- und Entladen von Arbeiten. Aber auch hier gab es eine Anwendung für Computer Vision, mit der Sie den Bediener über eine potenzielle Gefahr informieren und so die Wahrscheinlichkeit eines Notfalls verringern können.
Die am Kranausleger montierte Kamera ist senkrecht nach unten gerichtet. Bildverarbeitungsalgorithmen erkennen Personen und verfolgen sie. Gefährliche ("rote") Zonen sind die Zone unter dem Ausleger und die Zone in Richtung der Lastbewegung. Wenn eine Person die "rote" Zone betritt, signalisiert der Algorithmus dem Kranführer, die Arbeit einzustellen. Zusätzlich gibt es eine Seitenkamera, die die Position der Last relativ zum Horizont und die Richtigkeit ihrer Befestigung an den Kabeln bestimmt. Im Falle einer gefährlichen Rolle wird dem Bediener ein Signal gegeben, die Arbeit einzustellen.
Ladekontrollprozess
Intelligente Berater für Technologen
In letzter Zeit werden Systeme immer beliebter, die Bedienern und Disponenten helfen, die Parameter technologischer Prozesse zu überwachen und Ratschläge zum Ändern der Betriebsmodi von Geräten oder zum Ändern der Zielparametereinstellungen im Prozessleitsystem zu geben.
Heutzutage beschränken sich bescheidene Versuche zur industriellen Implementierung intelligenter Berater auf einzelne Implementierungen und verfügen nicht über ein breites Fachwissen in der Arbeit von Fabriken. Die Aufgabe für die nahe Zukunft besteht darin, intelligente Fabriken zu eröffnen.
Nachwort
Der Artikel enthält weit entfernt von allen maschinellen Lern- und Bildverarbeitungssystemen, die derzeit in Verarbeitungsbetrieben eingesetzt werden. Ein hohes Potenzial und ein breites Spektrum an zu lösenden Aufgaben bestimmen das schnelle Tempo ihrer Entwicklung und Implementierung.
Wir können mit Zuversicht sagen, dass ML- und CV-Systeme wie früher bei der Standardautomatisierung sicher in die Branche eingetreten sind und die Einschränkungen bei der Implementierung solcher Technologien größtenteils auf den Mangel an qualifizierten Spezialisten zurückzuführen sind, die von großen Unternehmen gejagt werden.
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