Zyfra はバケットツース、断片化の検出と分析に AI を活用

Zyfraは、マシンビジョンのBucketControlシステムに基づいて掘削機のバケットの歯の状態を監視する人工知能（AI）を使用した自動システムを開発したと発表した。

このシステムは、掘削機のバケットクラウンの有無を迅速に検出するように設計されており、クラウンが紛失したり機能しなくなったりした場合に掘削機のオペレータに警告する機能を備えています。

Zyfra の AI 部門とマイニング部門が共同開発したこのアプリケーションは、オンボード コントローラーを使用してカメラから画像を取得し、内部ソフトウェアを使用して画像を処理および分析し、リューズが紛失したり機能しなくなった場合にオペレーターに信号を送信します。 。 同社によれば、歯の磨耗も評価され、限界値に達すると、ディスパッチャーに通知が送信されるという。 このデータはリアルタイムでサーバーに送信されるとZyfraは付け加えた。

Zyfra社の事業開発ディレクター、アレクサンダー・スモレンスキー氏は、「マシンビジョンの助けを借りて、折れた歯を即座に特定し、粉砕室への歯の侵入を防ぐことができる。破砕室の破損により会社は最大20万ドルの損失を被る恐れがある」と語った。

同氏はさらに、「鉱石を採掘する際、歯が折れるとバケツが損傷する可能性があり、そうなると数百万ルーブル相当の追加損害が発生する可能性がある。 当社の BucketControl システムは、折れた歯を発見した場合に確実に 90% のコスト削減を実現します。」

掘削機のバケットの歯を監視する自動システムは、断片化を観察するためにさらに開発されました。 このアプリケーションは、掘削機のバケット内の岩石のサイズを継続的に測定します。 「そのサイズと位置座標を相関させると、岩石の性能マップが得られ、発破の効率を測定して、採石場の生産量に対する発破コストのバランスを取ることができます」と同社は述べた。

スモレンスキー氏は次のように説明した。「爆発後に撮影された画像とは対照的に、露出した岩石の深さ全体が分析されます。 これにより、掘削機の生産性を最大 3% 向上させ、特大の破片が破砕区画に当たる可能性を最小限に抑え、発破作業の品質を追跡することが可能になり、最終的には岩石除去を最大 10% 向上させることができます。

「このシステムを使用して以前の爆破作業を分析することは、将来の爆破作業に必要な爆発物の量を決定するのにも役立ちます。」