Искусственный интеллект будет следить за экскаваторами

Компания «Цифра» разработала автоматизированную систему контроля зубьев ковша экскаватора на основе машинного зрения BucketControl. Система предназначена для оперативного определения наличия или отсутствия коронок ковша экскаватора и предоставляет функции оповещения оператора экскаватора в случае потери или поломки коронки.

Это совместное решение AI подразделения «Цифры» и дочерней компании «ВИСТ Групп», лидера в области цифровизации горной промышленности.

Бортовой контроллер собирает изображения с камеры, обрабатывает их, используя внутреннее программное обеспечение, анализирует и подает сигнал оператору в случае выявления потери или поломки коронки. Также оценивается степень износа зуба, и при достижении критического значения диспетчеру отправляется уведомление. Данные передаются на сервер в режиме реального времени.

«При помощи машинного зрения мы можем сразу же найти отломавшийся зуб и избежать его попадания в дробильное отделение, поломка которого может стоить предприятию до 200 тысяч долларов. При добыче руды сломанный зуб может привести к повреждению ковша, что ведет к дополнительному ущербу в несколько миллионов рублей. Наша система BucketControl позволит снизить затраты на поиск отломавшегося зуба на 90%», - рассказал директор по развитию бизнеса «Цифры» Александр Смоленский.

Развитием автоматизированной системы контроля зубьев ковша экскаватора стала автоматизированная система определения гранулометрического состава Fragmentation. Это решение обеспечивает непрерывное измерение размеров кусков горной массы в ковше экскаватора. Соотнесение с координатами позволяет построить карту эффективности взрыва горной породы и достичь баланса стоимости взрыва и производительности добычи.

«В отличие от снимков после взрыва, анализируется вся глубина вскрываемой породы. Это позволяет повысить производительность экскаваторов до 3%, минимизировать вероятность попадания негабарита в дробильное отделение, отследить качество взрыва и в итоге увеличить вывоз породы до 10%. Использование системы также поможет определить необходимое количество взрывчатки для будущих взрывов на основе анализа предыдущих», – добавил Смоленский.