كيف يتم استخدام التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية في مصانع التركيز

مرحبا هبر! سأستمر اليوم في الحديث عن تطبيق Machine Learning و Computer Vision في صناعة التعدين في بلدنا. هذه المرة سنوجه انتباهنا إلى مصانع المعالجة.





مكان عمل مرسل المصنع



محطة التخصيب هي مؤسسة تعدين للمعالجة الأولية للمعادن الصلبة من أجل الحصول على منتجات ذات قيمة تقنية مناسبة للاستخدام الصناعي.



مجموعة متنوعة من العمليات التكنولوجية التي تجري في المصانع ، مثل التكسير ، والطحن ، والغربلة ، والتصنيف ، والتعويم ، والزرقة ، والامتصاص ، والتحييد ، والامتصاص ، والتحليل الكهربائي وغيرها الكثير ، يترك مجالًا واسعًا ليس فقط للأتمتة القياسية ، ولكن أيضًا لتطبيق الرؤية التقنية والتعلم الآلي. ... تحت القص - وصف مفصل والعديد من الصور الكبيرة والجميلة.








نظرة عامة على



المصنع يمكنك كتابة كتاب مدرسي منفصل عن كل عملية في المصانع ، لكنني أقترح الإسهاب في النقاط الرئيسية لعمل أي مصنع معالجة.



قياس توزيع حجم الحبوب للخام المزود



مع التعدين المكشوف (يوجد أيضًا تعدين مغلق - تعدين تحت الأرض) ، يمكن أن يصل حجم قطع الكتلة الصخرية إلى 1.5 متر في القطر. من الواضح أنه لا جدوى من عمل أي شيء بمثل هذه الصخور لاستخراج المعادن منها ، لذا فإن الخطوة الأولى هي تحضير المادة المكسرة.



لذلك ، يبدأ أي مصنع تقريبًا بقسم إعداد الخام. في هذه المرحلة ، يمر الخام بمرحلة التكسير والطحن إلى الكسور المقبولة في العملية التكنولوجية.



youtu.be/itq6wBZND5k







في المرحلة الحالية ، يتم بالفعل استخدام الأنظمة بشكل فعال للتحكم في تكوين حجم حبيبات الخام بعد كل مرحلة من مراحل التكسير والطحن. هذه المهمة في غاية الأهمية ، لأن مرحلة تحضير الخام هي العملية الأكثر استهلاكًا للطاقة ، والتوقف بسبب الردم (مربى المواد) محفوف بساعات عديدة من التوقف عن العمل للمصنع بأكمله.



تتعرف خوارزميات الرؤية الآلية ، إلى جانب التعلم الآلي ، على شوائب كبيرة في تيار الخام يمكن أن تكون خطرة على تدفق العملية. بعد الكشف عن الأشياء الكبيرة وتصنيفها ، يمكن للخوارزمية إنشاء إشارات إعلامية مع تسجيل الصور والفيديو ، أو إشارات التحكم ، ثم يتوقف الناقل بأكمله.





تصور عملية تحديد حجم الحبوب الخام



مراقبة سلامة الحزام الناقل



الجاذبية والتصنيف من العمليات التكنولوجية الشائعة ، ونتيجة لذلك يتم فصل الخام حسب الحجم أو التكوين إلى تيارات مختلفة. تعتمد هذه العمليات على استخدام الجاذبية ، حيث يتم فصل المعادن عن النفايات الصخرية بسبب الاختلاف في كثافتها وحجم الجسيمات.



النواقل تشارك بشكل مباشر في نقل مواد العمل من المقصورة إلى المقصورة. بشكل عام ، الناقلات ليست أكثر المعدات موثوقية للاستخدام. ومع ذلك ، تظهر الاتجاهات الحديثة في التكنولوجيا ومعدات النقل الجديدة أن أنظمة النقل يمكن أن تكون فعالة للغاية في عمليات التعدين مع المناولة والصيانة المناسبة.





عيب الحزام الناقل



لحل مشكلة مراقبة سلامة الأشرطة ، يتم استخدام طرق مختلفة: من الأساليب البسيطة التي تعتمد على إشارات الراديو إلى أنظمة ML القابلة للتدريب باستخدام رؤية الآلة. يتم تدريب الخوارزميات على اكتشاف وتصنيف عيوب الويب الشريطية المحلية ، والتمزقات ، والقطع ، والتهجير في دفق الفيديو.



الكشف عن الأجسام الملوثة للركاز



كما اكتشفنا في الجزء الأول من المقال ، تتمثل إحدى المشكلات المهمة والملحة للغاية في صناعة التعدين في حماية معدات الإنتاج باهظة الثمن من الأجسام المعدنية غير القابلة للكسر - أسنان الحفار وشظايا البطانة والعناصر القوية الأخرى ، والتي ، عند الدخول في معدات التكسير مع الخام ، ستعطلها بالتأكيد. ...





وحدة التحكم



لحل هذه المشكلة ، يتم استخدام العديد من الحلول: من رؤية الكمبيوتر على تدفق الخام إلى المعالجة الحسابية البرمجية المتخصصة للإشارات المسجلة بعد التشعيع الكهرومغناطيسي للمواد المنقولة.



يعتمد تشغيل هذه الأجهزة وأنظمة البرامج على استخدام مصنف البرامج ، بمساعدة تحديد الكائنات الموجودة على الشريط في دفق الفيديو وفصلها. إذا كانت الكاميرا المستخدمة للمراقبة تبدو صارمة من الأعلى ، فعادة ما تستخدم المصنفات للكشف عن الأجسام الغريبة. في عملية تطوير الطريقة ، يقوم متخصصو ML بتدريب المصنف على البيانات التاريخية التي تصور تدفق الخام القياسي والتلوث. توفر الخوارزمية التي تستخدم البيانات من المصنف في الكشف نتائج أكثر دقة.



على أي حال ، لا يزال احتمال وجود إنذارات كاذبة قائمًا ، نظرًا لأن قطع الصخور ذات الأشكال الأكثر غرابة يمكن أن تظهر دائمًا في الإطار ، ومع ذلك ، فإنها تقل مع التدريب الإضافي للنموذج. يتم تحقيق أعلى دقة في الكشف والتصنيف من خلال تضمين البيانات من أجهزة الكشف عن المعادن وأجهزة الاستشعار اللاسلكية في الخوارزمية.





جسم غريب على الحزام الناقل



تصنيف الماس حسب اللون والشكل



نجحت شركات Alrosa في تنفيذ مشروع لتصنيف الماس حسب اللون والشكل بناءً على خوارزميات ML و CV.



تلتقط كاميرات الرؤية الآلية الماس أثناء تحركه في السقوط الحر. يتم التصنيف على أساس النماذج التي تم إنشاؤها باستخدام طرق التعلم الآلي وخوارزميات تحليلات الفيديو التي تم تطويرها خصيصًا لهذه المهمة. تصل سرعة الفرز إلى 20 ماسة في الثانية باستخدام بضغط الهواء.







قياس جودة وسرعة التعويم



التعويم (من الطفو إلى الطفو) هي إحدى طرق معالجة المعادن ، بناءً على الاختلاف في قدرة المعادن على البقاء في الواجهة وبسبب الاختلاف في طاقات السطح المحددة. 



بعبارات بسيطة ، بعد طحن الخام إلى مسحوق ، يتم خلطه بالماء والكواشف الخاصة ، وبعد ذلك يتم تمرير تيار قوي من الهواء عبر الخليط. خلال هذه العملية ، تتشكل الفقاعات ، على سطحها يتم تعليق بعض المواد والبعض الآخر يترسب.





قرب التعويم



التعويم هو عملية إنتاج شائعة جدًا في صناعة التعدين. يعد حجم الفقاعات ومعدل تكوين الرغوة وإزالتها من أهم الخصائص التي تحدد جودة استخراج المعادن. تسمى المادة التي تم الحصول عليها نتيجة التعويم بتركيز التعويم ، وتسمى المكونات المنفصلة مخلفات التعويم.



كيف يمكن رصد الرغوة؟ باستخدام رؤية الكمبيوتر بالطبع. يسهل التعرف على الفقاعات وسرعتها واتجاه حركتها وقياسها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.



تسمح لك كاميرا الاستريو الموجهة بشكل عمودي على سطح تدفق الرغوة بتحديد الارتفاع الحالي لطبقة الفقاعة. تتيح الخوارزميات التي تقارن إطارين متجاورين أو أكثر تحديد اتجاه التدفق وسرعته. تسمح لك خوارزميات السيرة الذاتية ، وتطبيق المرشحات وتسليط الضوء على الخطوط العريضة للفقاعات ، بتحديد حجمها وبناء الرسوم البيانية ، والتي يمكن استخدامها لوصف جودة العملية.





عملية التعويم على نطاق صناعي



السيطرة على المناطق الخطرة وتوافر معدات الحماية الشخصية



يعتبر مستوى الأمان الصناعي أهم مؤشر في جميع المؤسسات الحديثة. في المرافق الخطرة مثل مصانع المعالجة ، تتم مراقبة السلامة بعناية خاصة. يتم الاحتفاظ بإحصائيات مفصلة وشاملة عن جميع الحوادث ، وجميع المديرين لديهم مؤشرات أداء إلزامية تتعلق بسلامة الموظفين.



بالطبع ، لم تنج صناعة التعدين أيضًا من ضوابط المنطقة الخطرة المستندة إلى رؤية الماكينة. لا يتم مراقبة وجود الأفراد في المنطقة الخطرة فحسب ، بل يتم أيضًا مراقبة مدى توفر جميع معدات الحماية الشخصية الضرورية (PPE): الخوذات والنظارات الواقية والأقنعة والقفازات.





التحكم بالفيديو لتوافر معدات الحماية الشخصية



مراقبة عمليات التحميل والتفريغ



من أخطر أنواع العمل في أي إنتاج أعمال التحميل والتفريغ. ولكن هنا أيضًا ، كان هناك تطبيق للرؤية الحاسوبية ، والذي يسمح لك بإخطار المشغل بخطر محتمل وبالتالي يقلل من احتمالية حدوث حالة طوارئ.



يتم توجيه الكاميرا ، المثبتة على ذراع الرافعة ، بشكل عمودي إلى الأسفل. تقوم خوارزميات الرؤية الآلية بالكشف عن الأشخاص وتتبعهم. المناطق الخطرة ("الحمراء") هي المنطقة الواقعة أسفل ذراع الرافعة والمنطقة في اتجاه حركة الحمل. عندما يدخل شخص المنطقة "الحمراء" ، تقوم الخوارزمية بإشارة مشغل الرافعة لإيقاف العمل. بالإضافة إلى وجود كاميرا جانبية تحدد موضع الحمولة بالنسبة إلى الأفق وصحة ربطها بالكابلات. في حالة حدوث لفة خطيرة ، يتم إعطاء إشارة للمشغل لإيقاف العمل.





عملية التحكم في التحميل



المستشارون الأذكياء للتقنيين



في الآونة الأخيرة ، تكتسب الأنظمة شعبية ، مما يساعد المشغلين والمرسلين على مراقبة معلمات العمليات التكنولوجية وتقديم المشورة بشأن تغيير أوضاع تشغيل المعدات أو تغيير إعدادات معلمات الهدف في نظام التحكم في العملية.



واليوم ، تقتصر المحاولات المتواضعة للتطبيق الصناعي للمستشارين الأذكياء على تطبيقات فردية وليس لديهم خبرة واسعة في عمل المصانع. مهمة المستقبل القريب هي إطلاق مصانع ذكية.



خاتمة



تحتوي المقالة بعيدًا عن جميع أنظمة التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية المستخدمة حاليًا في مصانع المعالجة. تحدد الإمكانات العالية ومجموعة كبيرة من المهام التي يتعين حلها السرعة السريعة لتطويرها وتنفيذها.



يمكننا أن نقول بثقة أن أنظمة ML و CV دخلت الصناعة بثقة ، كما حدث ذات مرة مع الأتمتة القياسية ، والقيود المفروضة على تنفيذ هذه التقنيات ترجع إلى حد كبير إلى نقص المتخصصين المؤهلين ، الذين تطاردهم الشركات الكبيرة.



صورة






مقالات مقترحة






All Articles