Студенты Факультета инновационных технологий ТУСУР в рамках группового проектного обучения занимаются разработкой базы данных, которая поможет нейросетям выявлять аномальные объекты на конвейере с рудой.
Представители промышленного предприятия обратились к ТУСУР с просьбой помочь решить проблему, с которой сталкиваются горнодобывающие компании: вместе с породой на производственную линию часто попадают инородные объекты (куски арматуры, древесина, пластик), которые выводят из строя оборудование. Отследить вручную это очень сложно, и было принято решение задействовать искусственный интеллект.
«Устанавливается камера и система с использованием нейросети эти моменты отслеживает, и если замечает инородные объекты, то идет сообщение, чтобы человек обратил внимание, остановка конвейера и дальше уже действие по ситуации. Очень интересная задача в плане распознавания», — комментирует руководитель проекта от ТУСУР, доцент кафедры Управления инновациями Юлия Лобода.
Может быть два способа решения этой задачи:
- Алгоритм в ходе работы определяет нормальное состояние конвейера, и если потом он видит то, что не соответствует норме, то реагирует заданным образом;
- В базу данных загружается множество снимков аномалий, и алгоритм учится сразу распознавать именно нетипичные объекты.
Также возможно комбинирование этих двух методов.
В ТУСУР над проектом работает группа из девяти человек. Сейчас уже создан прототип конвейера, на котором транспортируются горные породы, и ведется съемка, чтобы набрать критическую массу фото и видео материалов, на основе которых будет обучаться нейросеть. После того как разработка и тестирование будут завершены, программу предложат протестировать реальным предприятиям.
Такие решения актуальны для горнодобывающих предприятий. Промышленное оборудование стоит дорого, и важно, чтобы оно максимально долго могло эксплуатироваться без поломок. Реализация подобной системы позволит предприятиям значительно снизить риски выхода из строя оборудования по причинам попадания в механизмы инородных объектов.
