Реальный кейс применения машинного зрения для распознавания гранулометрического состава руды
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Тезисы
Добыча полезного сырья начинается с добычи руды и её измельчения в мельницах. Куски каменной породы, которые изначально весят тонны, измельчают до нескольких десятых миллиметров. Анализ состава руды на конвейерной ленте —важный этап в горнодобывающей промышленности, так как позволяет оценить качество ископаемого и размерность. Традиционно гранулометрический состав руды определяется вручную путем лабораторных исследований и визуального осмотра. Такой метод не самый быстрый, результатов можно дожидаться до 24 часов, к тому же большое значение имеет человеческий фактор.
Чтобы оперативно управлять процессом переработки и при минимальных затратах достигать максимального качества конечного продукта, необходимы онлайн-анализаторы. На помощь приходят решения на базе машинного зрения, которые оперативно контролируют качество руды в режиме реального времени.
В докладе мы рассмотрим реальный кейс на промышленном предприятии, расскажем какие проблемы были у производственного передела до внедрения, как мы подошли к решению этой задачи, какие «подводные камни» нас ожидали в процессе и как мы с ними справились, обсудим универсальность такого решения и возможность его применения в других областях.
Илья Смирнов – руководитель практики ML/AI ГК Юзтех с опытом 15+ лет. Закончил Московский государственный университет им М.В. Ломоносова и аспирантуру факультета ВМК. Кандидат физико-математических наук, автор более 30 научных работ в журналах уровня Applicable analysis, Mathematical and Computational Applications (MDPI), Journal of Marine Scince and Engineering. На протяжении последних 11 лет разрабатывает математические модели с использованием машинного обучения для разных классов задач. В последнее время активно занимается технологией траекторной обработки векторных трехмерных данных.
ГК Юзтех
Видео
Другие доклады секции
ML и AI в производственных компаниях
