Поточный гранулометрический анализ: компьютерное зрение в промышленности.
В этом выпуске обсуждаются современные системы потокового гранулометрического анализа на базе машинного зрения и их применение для управления технологическими процессами в горнодобывающей и металлургической промышленности. Рассматриваются физические принципы работы, ограничения метода, вопросы обучения моделей искусственного интеллекта и практический опыт промышленной эксплуатации. Гости выпуска: Арсений Трушин — кандидат физико-математических наук, директор и учредитель компании Техноаналитприбор, разработчика поточных XRF-анализаторов. Николай Михайловский — генеральный директор и основатель компании НТР, разработчика решений в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения, математической оптимизации и высоконагруженных систем для предприятий горно-металлургического комплекса. В выпуске подробно рассматриваются практические задачи потоковой гранулометрии: — контроль гранулометрического состава на конвейерах; — оптимизация процессов дробления и грохочения; — снижение расхода кокса в доменном производстве; — контроль качества агломерата; — обнаружение негабаритов и контроль состояния конвейерной ленты; — применение компьютерного зрения для оценки технологических процессов в режиме реального времени. Отдельное внимание уделено ограничениям метода компьютерного зрения. Обсуждается, почему камеры анализируют только поверхностный слой материала, каким образом строятся математические модели для оценки гранулометрического состава по всей толщине потока и почему для каждого материала требуется собственная модель машинного обучения. Также рассматриваются вопросы калибровки моделей, объема обучающих данных, влияния стабильности освещения, особенностей различных типов сырья, применения расшихтовщиков для повышения представительности анализа и перспектив совместного использования машинного зрения с поточными рентгенофлуоресцентными анализаторами. Видео будет полезно инженерам, специалистам по автоматизации, технологам обогатительных фабрик, металлургам, разработчикам систем машинного зрения и специалистам по промышленной аналитике. 🔹 Таймкоды: 00:00 Введение и представление гостей 01:15 О чем подкаст: машинное зрение и гранулометрия в промышленности 02:46 Основные направления работы компании НТР 03:25 Что такое гранулометрический состав 04:15 Почему крупность материала влияет на технологический процесс 05:40 Гранулометрия в доменном производстве и расход кокса 07:03 Управление каскадами дробления по данным гранулометрии 08:23 Контроль работы грохотов и износа оборудования 09:47 Практический опыт промышленного внедрения 11:04 Ограничения ситовых рассевов 12:33 Преимущества потокового анализа в реальном времени 14:07 Почему камера видит только поверхность материала 14:35 Физика сыпучих материалов и математические модели 16:29 Почему для каждого материала требуется собственная модель 18:52 Метрология и стандартизация компьютерного зрения 20:57 Международные стандарты визуальной гранулометрии 22:30 Почему модели плохо работают на аварийных режимах 24:10 Практический опыт обучения моделей 24:34 Общие проблемы машинного зрения и РФА 27:03 Сколько данных необходимо для обучения моделей 29:46 Калибровка моделей на промышленных предприятиях 31:36 Связь гранулометрии и химического состава материала 33:15 Как анализируется кокс и другие сложные материалы 35:37 Почему освещение критично для компьютерного зрения 36:38 Ограничения при многослойной загрузке материала 38:46 Расшихтовщик как способ повышения представительности анализа 40:58 Практический опыт эксплуатации расшихтовщиков 43:47 Контроль негабаритов на конвейере 46:47 Контроль конвейерной ленты и забутовки 49:44 Дополнительные функции систем машинного зрения 52:46 Нижний предел определения размеров частиц 55:45 Перспективы развития потоковой гранулометрии 56:58 Итоги и экономический эффект внедрения Смотрите первые выпуски наших подкастов на темы: Повышение операционной эффективности фабрик с помощью поточных анализаторов состава руды и пульпы: https://youtu.be/wtMerIBxTt8 Поточные анализаторы руды и пульпы геометаллургия, точность и операционная эффективность: https://youtu.be/tMK2YlMBudA Поточные анализаторы и операционная эффективность как технологии влияют на результат бизнеса. https://youtu.be/nMgdjLjb9Ao 👉 Подписывайтесь на канал, если вам интересны технологии, операционная эффективность и новые подходы в горно-обогатительной отрасли. ► Наши социальные сети: Сайт компании «Техноаналитприбор»: https://www.techade.ru Telegram: https://t.me/arseny_trushin ВК: https://vk.com/technoanalypribor Дзен: https://dzen.ru/arseniitrushin YouTube: https://www.youtube.com/@techade9563 #Техноаналитприбор #машинноезрение #компьютерноезрение #гранулометрическийанализ #искусственныйинтеллект #поточныйанализ #анализнаконвейере #ГОК #металлургия #дроблениеруды #контрольнегабаритов #видеоаналитика #автоматизация #промышленнаяаналитика #XRFанализатор #РФА #расшихтовщик #контрольконвейера #НиколайМихайловский #АрсенийТрушин #поточныйгранулометрическийанализ
В этом выпуске обсуждаются современные системы потокового гранулометрического анализа на базе машинного зрения и их применение для управления технологическими процессами в горнодобывающей и металлургической промышленности. Рассматриваются физические принципы работы, ограничения метода, вопросы обучения моделей искусственного интеллекта и практический опыт промышленной эксплуатации. Гости выпуска: Арсений Трушин — кандидат физико-математических наук, директор и учредитель компании Техноаналитприбор, разработчика поточных XRF-анализаторов. Николай Михайловский — генеральный директор и основатель компании НТР, разработчика решений в области искусственного интеллекта, компьютерного зрения, математической оптимизации и высоконагруженных систем для предприятий горно-металлургического комплекса. В выпуске подробно рассматриваются практические задачи потоковой гранулометрии: — контроль гранулометрического состава на конвейерах; — оптимизация процессов дробления и грохочения; — снижение расхода кокса в доменном производстве; — контроль качества агломерата; — обнаружение негабаритов и контроль состояния конвейерной ленты; — применение компьютерного зрения для оценки технологических процессов в режиме реального времени. Отдельное внимание уделено ограничениям метода компьютерного зрения. Обсуждается, почему камеры анализируют только поверхностный слой материала, каким образом строятся математические модели для оценки гранулометрического состава по всей толщине потока и почему для каждого материала требуется собственная модель машинного обучения. Также рассматриваются вопросы калибровки моделей, объема обучающих данных, влияния стабильности освещения, особенностей различных типов сырья, применения расшихтовщиков для повышения представительности анализа и перспектив совместного использования машинного зрения с поточными рентгенофлуоресцентными анализаторами. Видео будет полезно инженерам, специалистам по автоматизации, технологам обогатительных фабрик, металлургам, разработчикам систем машинного зрения и специалистам по промышленной аналитике. 🔹 Таймкоды: 00:00 Введение и представление гостей 01:15 О чем подкаст: машинное зрение и гранулометрия в промышленности 02:46 Основные направления работы компании НТР 03:25 Что такое гранулометрический состав 04:15 Почему крупность материала влияет на технологический процесс 05:40 Гранулометрия в доменном производстве и расход кокса 07:03 Управление каскадами дробления по данным гранулометрии 08:23 Контроль работы грохотов и износа оборудования 09:47 Практический опыт промышленного внедрения 11:04 Ограничения ситовых рассевов 12:33 Преимущества потокового анализа в реальном времени 14:07 Почему камера видит только поверхность материала 14:35 Физика сыпучих материалов и математические модели 16:29 Почему для каждого материала требуется собственная модель 18:52 Метрология и стандартизация компьютерного зрения 20:57 Международные стандарты визуальной гранулометрии 22:30 Почему модели плохо работают на аварийных режимах 24:10 Практический опыт обучения моделей 24:34 Общие проблемы машинного зрения и РФА 27:03 Сколько данных необходимо для обучения моделей 29:46 Калибровка моделей на промышленных предприятиях 31:36 Связь гранулометрии и химического состава материала 33:15 Как анализируется кокс и другие сложные материалы 35:37 Почему освещение критично для компьютерного зрения 36:38 Ограничения при многослойной загрузке материала 38:46 Расшихтовщик как способ повышения представительности анализа 40:58 Практический опыт эксплуатации расшихтовщиков 43:47 Контроль негабаритов на конвейере 46:47 Контроль конвейерной ленты и забутовки 49:44 Дополнительные функции систем машинного зрения 52:46 Нижний предел определения размеров частиц 55:45 Перспективы развития потоковой гранулометрии 56:58 Итоги и экономический эффект внедрения Смотрите первые выпуски наших подкастов на темы: Повышение операционной эффективности фабрик с помощью поточных анализаторов состава руды и пульпы: https://youtu.be/wtMerIBxTt8 Поточные анализаторы руды и пульпы геометаллургия, точность и операционная эффективность: https://youtu.be/tMK2YlMBudA Поточные анализаторы и операционная эффективность как технологии влияют на результат бизнеса. https://youtu.be/nMgdjLjb9Ao 👉 Подписывайтесь на канал, если вам интересны технологии, операционная эффективность и новые подходы в горно-обогатительной отрасли. ► Наши социальные сети: Сайт компании «Техноаналитприбор»: https://www.techade.ru Telegram: https://t.me/arseny_trushin ВК: https://vk.com/technoanalypribor Дзен: https://dzen.ru/arseniitrushin YouTube: https://www.youtube.com/@techade9563 #Техноаналитприбор #машинноезрение #компьютерноезрение #гранулометрическийанализ #искусственныйинтеллект #поточныйанализ #анализнаконвейере #ГОК #металлургия #дроблениеруды #контрольнегабаритов #видеоаналитика #автоматизация #промышленнаяаналитика #XRFанализатор #РФА #расшихтовщик #контрольконвейера #НиколайМихайловский #АрсенийТрушин #поточныйгранулометрическийанализ