Zyfra sfrutta l'intelligenza artificiale per il dente della benna, il rilevamento e l'analisi della frammentazione

Zyfra afferma di aver sviluppato un sistema automatizzato che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per monitorare le condizioni dei denti della benna dell'escavatore basato sul suo sistema di visione artificiale BucketControl.

Il sistema è progettato per rilevare rapidamente la presenza o l'assenza delle corone delle benne dell'escavatore e dispone di funzioni per avvisare l'operatore dell'escavatore se una corona viene persa o smette di funzionare.

L'applicazione, sviluppata congiuntamente dalle divisioni AI e Mining di Zyfra, utilizza un controller di bordo per acquisire immagini dalla fotocamera, elaborarle e analizzarle utilizzando un software interno e invia un segnale all'operatore se una corona viene persa o smette di funzionare . Viene valutata anche l'usura del dente e, quando viene raggiunto un valore critico, viene inviata una notifica allo spedizioniere, secondo l'azienda. Questi dati vengono trasmessi al server in tempo reale, ha aggiunto Zyfra.

Alexander Smolensky, direttore dello sviluppo aziendale di Zyfra, ha dichiarato: "Con l'aiuto della visione artificiale, è possibile individuare immediatamente un dente rotto e impedire che entri nel compartimento di frantumazione, il cui guasto minaccia l'azienda con una perdita fino a $ 200.000".

Ha aggiunto: “Durante l’estrazione del minerale, un dente rotto può causare danni al secchio, il che comporterebbe ulteriori danni per diversi milioni di rubli. Il nostro sistema BucketControl garantirà una riduzione dei costi del 90% quando si trova un dente rotto.”

Il sistema automatizzato per monitorare i denti della benna dell'escavatore è stato ulteriormente sviluppato per esaminare la frammentazione. Questa applicazione misura in continuo la dimensione dei pezzi di roccia nella benna dell'escavatore. "La correlazione di tale dimensione con le coordinate della posizione produce una mappa delle prestazioni della roccia che misura l'efficienza dell'esplosione della roccia per bilanciare il costo dell'esplosione rispetto alla produzione della cava", ha affermato la società.

Smolensky spiega: “A differenza delle immagini scattate dopo l’esplosione, viene analizzata l’intera profondità della roccia esposta. Ciò ci consente di aumentare la produttività dell'escavatore fino al 3%, di ridurre al minimo la possibilità che pezzi di grandi dimensioni colpiscano il compartimento di frantumazione, di monitorare la qualità delle operazioni di brillamento e, in definitiva, di aumentare la rimozione di roccia fino al 10%.

“L’utilizzo del sistema per analizzare le precedenti operazioni di esplosione aiuterà anche a determinare la quantità di esplosivi necessari per le future esplosioni”.