Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
НР24. Вологда.

Учёные ЧГУ ускорили проверку качества удобрений в 10 раз

Учёные Череповецкого государственного университета совместно с НИУИФ имени профессора Я.В. Самойлова разработали новый способ контроля качества минеральных удобрений. Система позволяет выявлять отклонения в 10–12 раз быстрее традиционного анализа. Об этом со ссылкой на пресс-службу университета пишет РИА Новости. Качество удобрений зависит от гранулометрического состава — формы и размера гранул. Эти параметры влияют на эффективность внесения продукции в почву и её хранение. Сейчас лаборантам приходится вручную отбирать пробы, просеивать их через сита или использовать специальные приборы. Такой анализ может занимать около часа, что замедляет передачу данных оператору производства. Новая автоматическая система анализа гранулометрического состава сокращает время проверки до 5–6 минут. Пробоотборник берёт 50–70 граммов гранул, распределяет их в один слой, после чего выполняется цифровая съёмка. Изображение обрабатывает алгоритм компьютерного зрения. Результаты анализа сразу поступают в инф

Учёные Череповецкого государственного университета совместно с НИУИФ имени профессора Я.В. Самойлова разработали новый способ контроля качества минеральных удобрений. Система позволяет выявлять отклонения в 10–12 раз быстрее традиционного анализа. Об этом со ссылкой на пресс-службу университета пишет РИА Новости.

Качество удобрений зависит от гранулометрического состава — формы и размера гранул. Эти параметры влияют на эффективность внесения продукции в почву и её хранение.

Сейчас лаборантам приходится вручную отбирать пробы, просеивать их через сита или использовать специальные приборы. Такой анализ может занимать около часа, что замедляет передачу данных оператору производства.

Новая автоматическая система анализа гранулометрического состава сокращает время проверки до 5–6 минут. Пробоотборник берёт 50–70 граммов гранул, распределяет их в один слой, после чего выполняется цифровая съёмка.

Изображение обрабатывает алгоритм компьютерного зрения. Результаты анализа сразу поступают в информационную систему предприятия.

По словам руководителя проекта Виктора Шабалова, алгоритм устойчив к условиям промышленного производства: пыли, теням между гранулами, неоднородной поверхности и соприкосновению частиц.

Для контроля работы системы создан модуль мониторинга. Он отслеживает состояние узлов, фиксирует возможные сбои и сравнивает данные автоматического анализа с лабораторными показателями.

В дальнейшем исследователи планируют повысить точность системы и сделать её работу ещё стабильнее.

Ранее в новостях:

Вологодское сливочное масло прошло лабораторную проверку качества

Фото: пресс-служба АО "Апатит"

Подписывайтесь на нашу страницу ВКонтакте — https://vk.com/newsroom_24!

Наука
7 млн интересуются