Внедрение системы автоматической сортировки природных минералов


Cуть предложения — разработка и внедрение системы автоматической сортировки алмазов для крупного предприятия. Основные задачи включали сортировку алмазов по их форме (обломки и кристаллы), качеству (от крутых до хороших) и цвету (до 10 различных оттенков).

Введение

Этот документ описывает проект по автоматизации сортировки алмазов на производственной линии. Он включает описание процесса сортировки, основные характеристики ценных материалов(форма, цвет, качество) и проблемы, связанные с точностью автоматической классификации. Проект целью имеет разработку системы на основе фотографий с сортировочных машин для определения характеристик каждого алмаза. Результатом стало создание системы, способной автоматически анализировать и классифицировать ценные материалы, что повысило эффективность и снизило затраты на проверку качества.

Боль-Запрос

Точность автоматического распределения ценных материалов не соответствует требованиям бизнеса

→ Сократить затраты и повысить эффективность производственных операций через автоматизацию процесса классификации ценных материалов

Обучение специалистов для проверки ошибок системы стоит очень дорого и занимает более года

→ Оптимизация затрат и сроков обучения специалистов, необходимых для проверки ошибок системы

Описание проекта

Для решения задачи автоматического определения ключевых характеристик ценных материалов на производстве была разработана комплексная система. В неё входят несколько видеокамер, установленных на сортировочных машинах, способных работать в условиях высокой скорости обработки и при сильной запыленности шахты. Были созданы алгоритмы компьютерного зрения, которые анализируют фотографии алмазов, определяя их форму, цвет и качество. Эти алгоритмы были обучены на эталонных выборках, прошедших все три сортировочные машины, что позволило значительно повысить точность автоматического распределения алмазов на производстве и снизить необходимость в дорогостоящем обучении специалистов.

  • Машинное обучение: Обучение моделей с использованием этикетированных данных, собранных с эталонных выборок, прошедших все 3 сортировочные машины.
  • Компьютерное зрение: Разработка алгоритмов обработки изображений для выделения ключевых признаков ценных материалов на фотографиях, учет особенностей, таких как высокая скорость пролета камней, запыленность шахты и блики света.
  • Интеграция систем: Создание интегрированной системы, которая автоматически обрабатывает данные с видеокамер сортировочных машин и передает результаты в систему управления производством.
  • Оптимизация процесса: Улучшение алгоритмов для повышения точности и скорости распознавания характеристик алмазов, снижение затрат на обучение специалистов и уменьшение времени на проверку ошибок.

Длительность проекта

Общая длительность проекта — 2 года

Команда

  • 1 Project Manager
  • 1 Data Science(DS) team lead
  • 2 ML engineers
  • 2 Back End

Стоимость реализации проекта

Общая стоимость проекта составила ~ 100k USD

Решение

1) Аппаратная часть: Использование массива от 2 до 10 высокоразрешающих камер, каждая из которых оснащена специализированными объективами для точного захвата изображений драгоценных камней. Для обработки и анализа данных используются мощные графические процессоры (GPU), обеспечивающие быструю обработку изображений в режиме реального времени.
2) Программное обеспечение: Нейронные сети, обученные на огромном объеме данных, для точной классификации драгоценных камней по их форме, качеству и цвету. Специализированные алгоритмы обработки изображений используются для улучшения качества изображений и устранения шума, что повышает точность классификации.

Результат проекта

  • Точность: Достигается точность на уровне от 85% до 97% в зависимости от конкретной задачи классификации (форма, качество, цвет), что гарантирует высокую надежность и точность результатов.
  • Уровень автоматизации: Более 80% процесса классификации драгоценных камней автоматизировано, что экономит значительные ресурсы человеческого труда и уменьшает вероятность человеческих ошибок.
  • Экономическая эффективность: Реализация данного проекта приводит к существенному сокращению затрат на процесс классификации драгоценных камней за счет уменьшения временных и финансовых затрат, связанных с человеческим фактором.
  • Скалируемость: Система легко масштабируется для работы с различными типами драгоценных камней и условиями освещения, обеспечивая стабильную и высокую производительность при любых объемах производства

Интервью с партнером/Отзыв клиента

— Какие передовые технологии в области сортировки использует компания на сегодняшний день?
В настоящее время компания внедряет передовые технологии сортировки драгоценных камней, что позволяет значительно повысить эффективность производства. Наши коллеги из Якутска заметили использование уникального оборудования, способного автоматизировать рутинные процессы и упростить работу.
— Какие преимущества предоставляют новые сортировочные аппараты?
Главное преимущество новых устройств в их многофункциональности и высокой скорости работы. Они способны сортировать до шести ценных материалов в секунду и разделять драгоценные камни на 12 групп по цвету, что осуществляется с использованием методов видеосъемки.
— Каким образом автоматизация процесса сортировки изменяет рабочие процессы?
Внедрение нового оборудования значительно механизировало ранее ручные процессы сортировки. Это позволило существенно сократить время на выполнение задач и повысить точность классификации драгоценных камней.
— Как оцениваются результаты автоматизации сортировки?
Эксперты отмечают высокую производительность и точность новой техники, что способствует ускорению циклов сортировки и более оперативному выводу продукции на рынок. Модернизация процессов является одним из ключевых приоритетов компании, что подтверждается планами на дополнительное обновление оборудования.

Подробнее о кейсе рассказали на вебинаре.


Внедрение системы автоматической сортировки природных минералов

Сделано в Россия

Design

Tech

Usability

Creativity

Content

Тип проекта: Программное обеспечение
Страна: Россия
Категория: Реклама и маркетинг
Стиль: Big photo
Цвет: Красный