AI-cистема распознавания гранулометрического состава
- Backend
- Frontend
- DevOps
- MySQL / PostgreSQL
- Docker
- OpenCV
У вас есть задача?
Давайте обсудим?
О клиенте
Крупная промышленная компания, которая занимается производством и переработкой материалов на основе песка и гравия. Основные бизнес-процессы предприятия включают использование конвейерных лент для транспортировки и переработки материалов на различных промышленных объектах. У организации имеется несколько критических этапов производства, на которых необходимо поддерживать высокие стандарты качества материалов и обеспечивать бесперебойную работу оборудования.
О проекте
Целью проекта проекта стала разработка системы автоматизированного контроля гранулометрического состава сыпучих материалов на конвейерных линиях. Необходимость была обусловлена тем, что попадание негабаритных фракций песка и гравия на конвейерную ленту могло привести к повреждению оборудования и нарушению производственного процесса. В ходе реализации были применены технологии ИИ, компьютерного зрения и ML, позволяющие анализировать размер частиц и распределять материал.
Описание задачи
В связи с тем, что на производстве регулярно возникали проблемы, связанные с попаданием негабаритных фракций материалов на конвейерные линии, промышленному предприятию требовалось обеспечить:
- Контроль гранулометрического состава материалов в режиме реального времени.
- Предотвращение аварийных ситуаций, связанных с поломками оборудования.
- Продление срока службы оборудования за счет снижения износа и напряжений.
- Оптимизацию работы дробильных установок и конвейерных линий для повышения эффективности.
- Стабильную и качественную работу на всех этапах производственного процесса.
Реализация
Для решения поставленной задачи была разработана интеллектуальная система мониторинга на базе искусственного интеллекта, объединяющая современные технологии анализа данных и промышленную автоматизацию.
Ключевые этапы реализации:
- Развертывание системы компьютерного зрения с промышленными камерами для захвата непрерывного мониторинга потока материалов в реальном времени.
- Настройка системы оповещений о критических отклонениях гранулометрического состава.
- Интеграция с датчиками оборудования через API-интерфейсы для двустороннего обмена данными.
- Создание облачной платформы для обработки больших объемов данных и удаленного мониторинга параметров.
- Проведение тестовых запусков и калибровка системы под конкретные производственные условия.
- Разработка и обучение И-моделей (нейронные сети, алгоритмы машинного обучения) для классификации частиц по фракционному составу на основе исторических данных производства.
Результат
Переходите по ссылке, чтобы узнать больше.
