Найти в Дзене
Цифровой директор

В процессе автоматизации часто возникают ситуации, когда неочевидно, должно ли «умное» решение полностью заменить классический подход или

лишь дополнить его. Один из таких примеров — доменная печь, в которой из железорудного сырья (шихты) выплавляют чугун. В шихту входят материалы самого разного размера: окатыши, кокс, известняк. При этом гранулометрический состав шихты в значительной степени определяет эффективность работы печи. Есть стандартный способ определения гранулометрического состава — метод рассева. Из потока отбирают небольшую порцию шихты и просеивают её через набор сит (“грохотов”), получая точный гранулометрический состав. Однако на производстве по конвейеру могут проходить тонны сырья в минуту, тогда как на рассев отбирается не более 200 кг. Очевидно, что такой подход не даёт полной картины и тем более не позволяет отслеживать состав шихты в каждый момент времени. Современное решение — система компьютерного зрения, камера которой установлена прямо над конвейером и в режиме онлайн позволяет отслеживать гранулометрический состав шихты. Система определяет размер каждого увиденного “камня”, а затем уже расс

В процессе автоматизации часто возникают ситуации, когда неочевидно, должно ли «умное» решение полностью заменить классический подход или лишь дополнить его. Один из таких примеров — доменная печь, в которой из железорудного сырья (шихты) выплавляют чугун. В шихту входят материалы самого разного размера: окатыши, кокс, известняк. При этом гранулометрический состав шихты в значительной степени определяет эффективность работы печи.

Есть стандартный способ определения гранулометрического состава — метод рассева. Из потока отбирают небольшую порцию шихты и просеивают её через набор сит (“грохотов”), получая точный гранулометрический состав. Однако на производстве по конвейеру могут проходить тонны сырья в минуту, тогда как на рассев отбирается не более 200 кг. Очевидно, что такой подход не даёт полной картины и тем более не позволяет отслеживать состав шихты в каждый момент времени.

Современное решение — система компьютерного зрения, камера которой установлена прямо над конвейером и в режиме онлайн позволяет отслеживать гранулометрический состав шихты. Система определяет размер каждого увиденного “камня”, а затем уже рассчитывает все гранулометрические характеристики. Эта система работает на фреймворке VideoAI.NTR и дополнительно обучена на рассевах, чтобы не только определять состав на поверхностном слое, но и оценивать распределение фракций во внутренних слоях материала, недоступных прямому обзору камеры.

Казалось бы, такое решение должно заменить трудоемкое и очень выборочное (пусть и локально очень точное) определение состава. Однако практикам не очевидны границы применимости потоковой гранулометрии. По мнению одних специалистов, от рассевов нужно отказываться полностью (собственно, с таким запросом к нам когда-то и обратились), по мнению других — система компьютерного зрения, даже обученная на реальных рассевах и работающая 24/7, не может заменить точный рассев — любая умная модель упирается в физические ограничения и верить ее результатам нельзя.

Вопрос интересный и пока не решенный, поэтому мы решили провести вебинар, на котором попробуем определить действительные границы применимости видеоконтроля состава шихты. Расскажем о нашем опыте и нашей системе, сравним разные методы гранулометрии и обсудим ограничения на примере реального кейса в крупной металлургической компании.

Зарегистрироваться на вебинар можно здесь. Присоединяйтесь, чтобы услышать не презентацию "идеального решения”, а честный разговор о плюсах, минусах и границах применимости современных методов контроля качества сырья и цифровизации.