Алгоритмы для промышленности: как ИИ повышает эффективность транспортировки железной руды на Стойленском ГОКе
RDL by red_mad_robot совместно с группой НЛМК рассказывают, как машинное зрение сделает процесс по перевозке сырья на Стойленском горно-обогатительном комбинате безопаснее и в перспективе позволит сократить издержки на семьдесят миллионов рублей в год.
Простите, но у меня бомбануло, поэтому не смог прочитать дальше двух абзацев.
К чему этот огород, если нормальный весовой регистратор или просто тензоось с контроллером стоит не так уже дорого встроить в конструкцию самосвала (другой вопрос, почему его там нет). Это решение с точностью в несколько процентов с мгновенной индикацией, возможность передать данные в асутп, да и вообще куда угодно. К чему тут машинное зрение?
Парк самосвалов модифицировать дорого тут веса на порядок больше и погрешности которые дает такое оборудование тоже выше на порядок. В целом вы правы с датчиков о тоннаже можно определить нагрузку на ось с высокой точностью, но этих параметров для обеспечения безопасного движения и прогнозирования не достаточно. CV решение позволяет не дорабатывать текущий парк а именно каждое ТС, а позволит установить 2-3 контрольные точки. Кроме того, CV решение позволяет оценить также расстояние породы от краев и наличие негабаритов, чего весовые датчики не могут предоставить, отступы от краев особенно важно проверять на думпкарах(вагонах), где падающие с состава камни повреждают ЖД оборудование, что влечет за собой сходы и заваливание техники.
Какая тензоось, там в машинах кондиционера то нет. Под открытым небом целый день дыша пылью и обливаясь потом будут возить руду под наблюдением ИИ