Анализ гранулометрического состава вещества на базе ИИ: что учесть

Анализа гранулометрического состава вещества — одна из самых популярных задач для горнодобывающей промышленности. 
 

Главная цель оперативного анализа вещества на конвейере — снизить простои и остановки конвейера, выявлять негабаритные объекты и инородные тела (арматура, зубья ковша экскаватора, пика бутобоя и т.д.), ускорить и автоматизировать контроль состава, уменьшить зависимость от человека и ручного труда. 
Существует множество методов оценки грансостава, которые отличаются подходами и перечнем применяемых технологий.  Наиболее универсальным является использование технологий компьютерного зрения для автоматического анализа и управления процессом дробления руды. 

На протяжение последних семи лет мы занимаемся созданием решений на базе технологий машинного обучения и компьютерного зрения для автоматизации конвейерных процессов и производственной линии. Такие системы позволяют решать целый класс задач: подсчет и классификация объектов на конвейере, выявление аномалий и инородных тел, распознавание дефектов и брака продукции. За это время были реализованы десятки проектов для крупнейших промышленных предприятий, создано целое направление посвященное анализу групповых процессуально значимых характеристик объектов, скученно расположенных на изображении для решения технологических задач.

Все нюансы и сложности с которыми мы столкнулись, особенно на первых подобных проектах, а также все шаги и этапы внедрения будут полезны компаниям, которые смотрят в сторону цифровизации предприятий. Как изменился процесс после введения санкций и запрета поставок импортного оборудование, которое раньше было ключевым элементом таких систем. 

Что представляет из себя система и из чего состоит процесс ее внедрения

Система представляет целый программно-аппаратный комплекс (ПАК), предназначенный для анализа однородных, сгруппированных объектов в промышленной среде. Ключевые компоненты комплекса — серверное оборудование, модули питания и очистки, камеры машинного зрения, размещенные в герметичном промышленном корпусе, адаптированном к тяжелым условиям эксплуатации (запыленность, загрязненность, высокие и низкие температуры, внешние воздействия). 

Стандартный состав комплекса:

1. Камеры машинного зрения с объективом и модулем автоматической настройки фокуса
2. Одноплатный компьютер с подключением к сети завода или доступом в интернет
3. Модуль питания и контроля температурного режима
4. Защитный корпус (защита от пыли, грязи, перепадов температуры, внешних влияний)
5. Модуль автоматической очистки объектива в случае саботажа (нарушения работы камер, которые вызывают ухудшение качества изображения или потерю визуальной информации о наблюдаемых объектах)
6. Программное обеспечение.
   Система может быть оснащена дополнительным освещением, автономным питанием и беспроводной сетью.

Внедрение системы состоит из множества шагов, начиная с изучения технического задания, анализа требований и предпроектного исследования. Заканчивая испытаниями и промышленной эксплуатацией. Но на каждом шаге нас ожидает множество "подводных камней". 

Внедрение системы. Шаги

Даже, когда компания обладает готовым решением, разрабатываемым несколько лет и апробированном на множестве предприятий, каждое новое внедрение — это отдельный проект, разделенный на несколько этапов. 
Как правило, у каждой компании, которая хочет внедрить такое решение есть определенные требования по функциональному наполнению, интеграции со внутренними системами, безопасностью и возможностями масштабирования. В самом простейшем случае, задача системы сводится к анализу гранулометрического состава в реальном времени, выявления инородных тел, хранение статистики, нотификациях об остановках конвейера. В других случаях нужно формировать выдачу рекомендаций оператору о необходимом управляющем воздействии для поддержания оптимального гранулометрического состава или управлять автоматически дробилкой или щелью конвейера. Видеоаналитика позволяет анализировать только верхний слой руды на конвейере, но, когда важно понимать распределение по всей глубине потока, подключаются специализированные модели, которые пытаются спрогнозировать распределение по всему объему. Эти модели построены, как на базе технологий машинного обучения (обучаются на исторических данных лабораторных исследований), так и на физических принципах. Их применение важно для вычисления объема продукции, идущей по конвейеру. 
Немаловажным являются требования по возможности интеграции с различными внутренними системами, как для дополнительного сбора информации, так и для передачи результатов. Взаимодействие автоматизированных систем с системами завода для сбора и анализ данных из различных источников и создание некоторой «цифровой экосистемы»  — это первый шаг к промышленному интернету вещей (IIoT), о котором мы рассказывали в прошлых статьях. 

Итак, Шаг № 1 — детальный анализ требований к внедряемой системе. Не редко, на базе нашего опыта, мы можем предложить какие-то корректировки или дополнительные функции.  Наше решение постоянно развивается и внедряется на новых предприятиях, поэтому, как правило, уже обладает гораздо большим функционалом, чем требуется заказчику. 

Шаг № 2 — предпроектное исследование. Важнейшим шагом на пути к внедрению действительно качественного продукта, который удовлетворит заказчика, является предпроектное исследование. 

В рамках предпроектного исследования проводится полноценный аудит точек, где планируется установка оборудования, анализируются внешние условия, возможности подключения питания, сети, магистрали сжатого воздуха (в случае необходимости). Для выбора оптимальных параметров оборудования проводятся различные замеры: геометрия конвейера, скорость движения ленты, освещенность, шумы, вибрации, запыленность. Безусловно, система адаптирована к работе с различными видами камер и внешних условий, но чтобы получить максимальную точность результатов необходимо подобрать самое подходящее оборудование. Словно Формула-1, где каждая деталь, каждый агрегат, шины влияют на результат, пусть это будет даже полсекунды до победы.  
Одной из важнейших задач для достижения высокой точности системы является правильный выбор типа камер, который зависит от множества факторов, в частности, места установки, освещенности, скорости конвейерной ленты, размеров детектируемых объектов. Для задач распознавания и классификации дефектов, гранулометрического состава вещества, геометрических характеристик (размеры, площадь, расположение) используются камеры с технологией глобального затвора (Global Shutter). Такие камеры дают четкие, высококачественные изображения с большой частотой передачи кадров без нарушения геометрии и искажений. Из-за требований к высокой пропускной способности применение камер с технологией глобального затвора сопровождается необходимостью использовать гигабитные волоконно-оптические соединения. Важно отметить, что эти камеры не производятся в нашей стране, имеют статус товара двойного назначения и доставка, например из Китая может занять существенное время (до нескольких месяцев). Поэтому мы всегда заранее закупаем камеры для будущих внедрений. 

После выбора камер нужно подобрать подходящий, удобный корпус, оснастив его всем необходимым. 
На базе существующих промышленных защитных кожухов для камер, мы разработали специальное решение, которое позволяет снабдить его дополнительным оборудованием.

Оснащение корпуса включает:
1. Специально разработанное устройство, позволяющее удаленно, через web-интерфейс регулировать ручные механизмы настройки зума, фокуса и выдержки. 
2. Одноплатный компьютер, типа Orange Pi, позволяющий собирать данные для обучения и даже проводить анализ гранулометрического состава «на борту».
3. Блок питания или аккумулятор.
4. Модуль подключения к внешней сети, а также возможности использования мобильного USB-модема для выхода в интернет и удаленного подключения к системе.
5. Модуль очистки экрана.

После установки и монтажа устройства над конвейером или другим объектом анализа необходима точная настройка параметров камеры, таких как фокусное расстояние, зум. 
Правильная настройка этих параметров напрямую влияет на четкость анализируемого изображения и точность результатов. Даже небольшие отклонения могут повлиять на результат измерений. 

Большинство существующих объективов можно регулировать только вручную, что приводит к большим неудобствам: для регулировки параметров объектива необходимо разбирать корпус.

Следующий компонент системы — профессиональное освещение, позволяющее гибкую установку на потолок, стену, консоль, тросовый подвес, балку, мачту, опору. 

По итогам предпроектного исследования формируется полноценная документация, включающая в себя полный перечень необходимого оборудования. После поставки, монтажа и настройки начинается следующий этап внедрения системы.

Шаг № 3 — доработка системы, согласно всем требованиям предприятия, настройка и дообучение алгоритмов. 
На этом шаге происходит реализация всех дополнительных функций, утвержденных в техническом задании, согласование программы и методики приемочных испытаний, настройка и дообучение алгоритмов анализа гранулометрического состава. Как правило, практически весь функционал в системе уже содержится, возможны лишь незначительные дополнения и доработки. Модели компьютерного зрения также готовы к использованию, но для достижения максимальной точности результатов производится дообучения системы в условиях предприятия: освещенности площадки, скорости конвейера, размера фракций. Иногда требуется дообучить модели для детекции специфических сценариев, например «глинистость» или «жижа»" на конвейероной ленте, пустоты. В основе функционирования лежат современные алгоритмы анализа изображений, ориентированные на работу с однородными скучкованными объектами, такими как флотационные пузыри, сыпучие материалы, камни на конвейерных лентах, дефекты и другие. Разработанные алгоритмы для обработки таких объектов включают методы слабой и нулевой разметки, обучение без учителя и генерацию синтетических данных. Эти технологии позволяют существенно снизить требования к объему размеченной выборки и адаптировать систему к новым производственным условиям с минимальными усилиями.
По итогам доработки получаем полноценно настроенную систему с широким спектром возможностей для запуска непосредственно на предприятии, способную анализировать грансостав вещества, получать и хранить статистику, выявлять инородные тела, негабариты, определять объем руды, отслеживать  «глинистость» руды или «жижу» на ленте, формировать и выдачу рекомендаций оператору и управлять дробилкой / щелью конвейера по протоколу Modbus.

Шаг № 4 — внедрение системы на предприятие, настройка, калибровка, тестирование и промышленная эксплуатация.

Калибровка камеры предназначена для того, чтобы сопоставить вычисленные размеры фракций измеряемые алгоритмами в "пикселях" реальным значениям в миллиметрах. В зависимости от геометрии, краевых отклонений  объектива (дисторсии) и других оптических аберраций неоткалиброванная камера будет давать существенные погрешности определения фракций. 
Метод калибровки камеры крайне прост. Для этого нужно распечатать специальную "шахматную доску", после чего, останется пронесите шахматную доску под камерой в среднем темпе, на трех уровнях по высоте (50–10 см). Важно покрыть все области обзора, включая углы. 

Камера откалибрована и система полностью готова к эксплуатации.

После прохождения всех необходимых испытаний система готова к полноценной промышленной эксплуатации. 

В результате на предприятии внедрен комплекс для контроля грансостава руды, позволяющий выявлять негабариты, посторонние предметы для предотвращения аварийных остановок и полностью автоматизировать процесс управления дробилкой и щелью конвейера.

В заключение можно отметить, что тенденция на автоматизацию предприятий, с каждым годом растет, не смотря на определенные экономические трудности. Ведь инвестиции в цифровизацию не просто современный тренд, но важнейшее конкурентное преимущество, приносящее понятный экономический эффект.