• Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com
  • telegram
  • vk
technovery
Нет результатов
Все результаты
technovery
Нет результатов
Все результаты

Технология Пермского Политеха улучшит качество обогащения калия с помощью компьютерного зрения

18 февраля, 2022
Наука
Технология Пермского Политеха улучшит качество обогащения калия с помощью компьютерного зрения

Чтобы очистить ценные полезные ископаемые от пустой породы и отделить минералы друг от друга, используют различные методы обогащения. Их применяют при обработке калия, полиметаллов и угля. Ученые Пермского Политеха предложили технологию, которая улучшит контроль за этим процессом. С помощью компьютерного зрения можно будет исключить человеческий фактор и повысить качество готового продукта, увеличив доходы предприятий. Разработка также уменьшит содержание вредных веществ в отходах производства.

Результаты исследования ученые опубликовали в журнале «Обогащение руд». «При обогащении калия образуется пена, качество которой оценивает инженер-флотатор, но это происходит не постоянно. На технологический процесс может влиять человеческий фактор, что приводит к ошибкам, ухудшению качества или снижению количества продукции.

Мы предложили использовать систему компьютерного зрения, которая будет распознавать характеристики пены. Это позволит отслеживать переходные процессы и отклонения от нормы в режиме реального времени», – рассказывает доцент кафедры автоматизации технологических процессов Березниковского филиала Пермского Политеха, кандидат технических наук Светлана Варламова.

Флотационная пена в камере сильвиновой флотомашины / ©Пресс-служба ПНИПУ

Флотационная пена в камере сильвиновой флотомашины / ©Пресс-служба ПНИПУ

Сейчас количество вредных веществ в отходах также не контролируют непрерывно. Новый метод позволит уменьшить их содержание, не приводя к потерям ценного продукта, считают исследователи.

Видеонаблюдение применяют при обогащении угля и полиметаллов, где можно создать необходимые условия освещения, а пена отличается высокой контрастностью. В этом случае достаточно легко определить границы пузырьков в пене. Но этот метод не подходит для калийной промышленности. Уникальность технологии пермских ученых состоит в том, что алгоритмы смогут распознавать процессы в цветных пенах с низкой контрастностью, которые образуются при обогащении этого минерала.

«Компьютерное зрение обрабатывает кадры с камер и распознает пузырьки. В основе этого метода лежит определение расстояния между бликами, которые возникают от источника света. Работа программы включает перевод изображений в серый цвет, затем в черно-белый, последующую обработку и разделение пузырьков.

Алгоритмы анализируют ровность пены, размер пузырьков, их форму и цвет. По этим данным программа определяет технологическую ситуацию и автоматически реагирует на нее», – поясняет научный руководитель разработчицы, заведующий кафедрой автоматизации технологических процессов Березниковского филиала Пермского Политеха, доктор технических наук, профессор Андрей Затонский.

Ученые провели 20 экспериментальных съемок на различном оборудовании с дополнительными источниками света и при естественном освещении в цеху. Они определили параметры, которые влияют на качество изображений, чтобы учитывать только четкие снимки. Разработчики выделили наиболее эффективные алгоритмы для разных типов оборудования. По мнению исследователей, технология будет полезна для контроля процессов с образованием пены: в калийной промышленности, обогащении полиметаллов, руд и угля, в пищевой отрасли.

Изображение: Захват обрабатываемого кадра в колонной флотомашине / ©Пресс-служба ПНИПУ

 

Будьте в курсе в удобном формате, присоединяйтесь: TG-канал и ВК

Опубликуйте материал о вашем проекте, стартапе или технологии

Размещение материала

hello@technovery.com

 

Source: Naked Science
Теги: Добыча полезных ископаемыхКомпьютерное зрениеМашинное обучение

Related Posts

Разработка ученых ЛЭТИ обеспечит применение машинного обучения к конфиденциальным данным без «утечек»
Наука

Разработка ученых ЛЭТИ обеспечит применение машинного обучения к конфиденциальным данным без «утечек»

10 августа, 2022
«Норникель» и Московский инновационный кластер запустили технологический конкурс Industry Tech 2022. Подать заявку на участие можно до 11 сентября
Пилотные проекты

«Норникель» и Московский инновационный кластер запустили технологический конкурс Industry Tech 2022. Подать заявку на участие можно до 11 сентября

4 августа, 2022
FirstBITLab: запуск и поддержка технологических стартапов в сегменте B2B
Акселератор

FirstBITLab: запуск и поддержка технологических стартапов в сегменте B2B

3 августа, 2022
Загрузить больше

Технологии

Робототехника
Беспилотники
Машинное обучение
AI
Транспорт
Материалы
ВИЭ
Интернет вещей
Микроэлектроника
Оптика
Носимые устройства

Смотреть все »

Запросы

«Норникель» и Московский инновационный кластер запустили технологический конкурс Industry Tech 2022. Подать заявку на участие можно до 11 сентября

Актуальные запросы Правительства Москвы на поиск инновационных решений. Предложить решение можно до 31 августа

В Москве стартует технологический конкурс инноваций для отечественного автопрома Auto Tech 2022. Подать заявку можно до 14 августа

Открытый запрос на поиск технологических решений. АК «АЛРОСА»

MTS Startup Hub ищет технологические решения для коммерческого пилотирования, партнерства и инвестиций

Поиск инновационных решений для выявления альтернативных источников воды. Предложить решение можно до 24 сентября

В Тюмени 20 августа пройдет VI Всероссийский инновационный форум INNOWEEK-2022
Форум

В Тюмени 20 августа пройдет VI Всероссийский инновационный форум INNOWEEK-2022

25 июля, 2022

© 2022 technovery

  • hello@technovery.com
  • Условия использования
  • Политика конфиденциальности
Нет результатов
Все результаты
  • Главная
  • Лента новостей 1
  • Лента новостей 2
  • Статьи
  • Календарь событий
  • Образование
  • Финансирование
  • Открытые инновации
  • Шоу-рум
  • Карта технологий
  • О проекте
  • Партнеры
  • Добавить публикацию
  • Сервисы
  • Реклама
  • hello@technovery.com

© 2022 technovery