Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2024

В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е И В И Д Е О А Н А Л И Т И К А 42 В ажным условием для горно-обогатительно- го комбината "Карельский Окатыш" было выстраивание внутренних компетенций для самостоятельной разработки и технической поддержки цифровых решений. Этот подход приносит наибольшую эффектив- ность за счет оперативности разработки, внедре- ния и сопровождения продуктов. Более того, он обеспечивает гибкость технических решений в условиях постоянного изменения производства. Команда специалистов состоит из высококвали- фицированных разработчиков, системных администраторов, менеджеров проектов и дру- гих ИТ-специалистов. Мы сосредоточены на создании технических решений, позволяющих повысить производительность и снизить затра- ты производства за счет автоматизации функ- ций учета производства, оптимизационного планирования и управления в технологических процессах. Командой уже разработаны или еще находятся в стадии разработки следующие технические решения с применением технологий компью- терного зрения: l непрерывный анализ гранулометрического состава крупной руды в думпкарах и дробле- ной руды на конвейерах; l мониторинг и анализ смещения конвейерных лент; l поиск недробимых материалов на конвейер- ных лентах; l мониторинг дефектов обжиговых тележек; l мониторинг зубьев ковша экскаватора и сте- пени их износа; l контроль проезда ж/д переездов; l контроль усталости водителя и другие про- екты. Технические решения включают в себя работы по предпроектному обследованию, техническо- му проектированию, управлению проектом, работу с подрядчиками, разработку программ- ного кода, внедрение, сопровождение, органи- зацию сервисного обслуживания оборудования проекта. В команде задействованы менеджеры проектов, разработчики, а также специалисты подрядчика. На подряд мы отдали работы по монтажу обо- рудования: видеокамер, систем передачи дан- ных, компьютерного бортового оборудования. Цифровые проекты компании в основном направлены на увеличение производительности оборудования и снижение затрат, а также на обеспечение безопасности труда работников. Детектор негабаритной руды В современных условиях роста производствен- ных затрат стоят задачи повышения конкурен- тоспособности, снижения затрат и повышения эффективности производства. Цифровизация, автоматизация и новые технологии могут пре- доставить операторам и техническим специали- стам быстрый доступ к важной информации о производительности, условиях производимых работ и техническом оснащении. Наличие тако- го рода данных ускоряет принятие решений, устранение неполадок, увеличивает эффектив- ность производства. Наибольшие затраты на обогатительных фаб- риках связаны с рудоподготовкой. Более эконо- мичная переработка руд на горно-обогатитель- ных комбинатах возможна при выполнении нескольких условий. Основное условие состоит в снижении макси- мальной крупности дробленого продукта в питании мельниц первой стадии измельчения. Застревание негабаритной руды в дробилке крупного дробления приводит к многочасовому простою по причине "забутовка", и эта ситуация может вызвать остановку буквально всей фаб- рики. Техническое решение Задача повышения эффективности процессов рудоподготовки решается с использованием системы автоматического контроля грануломет- рического состава руды. Мы разработали тех- ническое решение непрерывного визиометри- ческого анализа гранулометрического состава крупной руды в думпкарах и дробленой руды на конвейерах. Решение включает функции получения видео- изображений руды, их обработку, построение непрерывных кривых распределения руды по классам крупности и анализ, автоматизирован- ный советчик оператору дробилки с выдачей уведомления. Разработка позволяет добиваться сокращения простоев передела крупного дробления благо- даря исключению человеческого фактора, авто- матизированному контролю процесса принятия решения. В качестве платформы для проведения анализа данных и визуализации результатов было выбрано собственное решение – MES-система "КлиентПРО". Система обеспечивает выполне- ние всех функций MES для всех железорудных активов Северстали. Нейронная сеть и аппаратное обеспечение Для определения гранулометрического состава применяется нейронная сеть. Она определяет контуры камней, вычисляет площадь каждого. Изображения руды требуют предварительной обработки с использованием медианного фильт- ра и других методов коррекции. Шум изображе- ния уменьшается, и зазор между частицами руды становится более очевидным после пред- варительной обработки изображения. Для разработчиков доступно несколько подхо- дов к идентификации объектов на изображе- ниях, таких как поиск всего изображения с помощью метода скользящего окна, методы сегментации и другие стратегии с использова- нием сверточной нейронной сети (CNN). В наших проектах используется технология Fast R-CNN – это основанный на сверточной ней- ронной сети метод обнаружения объектов. Он дает отличные результаты с точки зрения точно- сти и широко используется в сценариях провер- ки, но требует больших вычислительных мощ- ностей для выполнения в реальном времени. Для обучения и работы модели нейронной сети задействовано два высокопроизводительных сервера Lenovo. Каждый сервер включает четы- ре графических ускорителя модели NVIDIA Tesla T4 с поддержкой технологии nVidia CUDA. Подготовка данных Для разметки изображений применяется про- граммный продукт CVAT. Это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для разметки цифровых изображений и видео, а также удобной подготовки наборов данных для алгоритмов компьютерного зрения. Он позво- ляет размечать данные для нескольких задач машинного обучения: распознавания объектов, классификации и сегментации изображений. Интеллектуальный мониторинг Каждый железнодорожный думпкар (вагон) перед разгрузкой осматривают четыре видеока- меры. Видеокамеры размещены таким обра- зом, чтобы вести видеосъемку вертикально сверху вниз. июнь – июль 2024 www.secuteck.ru Владимир Люшенко Руководитель службы заказчика по ИТ АО "Карельский Окатыш" Автоматизация производства с применением компьютерного зрения на ГОК "Карельский Окатыш" Компьютерное зрение позволяет повысить безопасность производственных процес- сов и увеличить эффективность производства. Собственная техническая экспертиза и компетенции при создании цифровых решений в области компьютерного зрения позволяют ГОК "Карельский Окатыш" (Северсталь) минимизировать затраты на внед- рение проектов, не иметь затрат на внешние программные решения и затрат на их внедрение