Купить статью

В последнее десятилетие внедрение методов искусственного интеллекта в промышленность происходит все быстрее. Развитие алгоритмов глубокого обучения и появление возможности хранить и обрабатывать большие объемы информации позволяет быстро и эффективно автоматизировать задачи, которые ранее могли решать только люди – сотрудники предприятий, а полученные результаты не только соответствуют когнитивным способностям человека, но и зачастую их превосходят. Интересным примером рутинной задачи, автоматизация которой возможна методами компьютерного зрения, является задача сегментации камней на конвейерах и складах горнодобывающих предприятий для обеспечения контроля качества сырья и готовой продукции. Цель данной работы – разработка алгоритма сегментации камней на конвейерах и складах. Для достижения этой цели был проведен краткий исторический обзор подходов к решению описанной задачи, а также проведено исследование применения архитектуры Mask R-­CNN к решению задачи сегментации камней. Обучающий набор данных включал 1000 изображений, полученных с помощью аугментации из 100 фотографий щебня, сделанных на конвейере горнодобывающего предприятия. Полученные результаты в метрике IoU превысили 83 %, а в метрике Accuracy – 89 %, что обеспечивает качественный автоматический непрерывный визуальный контроль качества сырья или готовой продукции. Полученные карты сегментации могут служить хорошей базой для определения важных в обрабатывающей промышленности гранулометрических характеристик, категории качества, своевременно обнаруживать лещадность на конвейерах и сегрегацию на складах готовой продукции в реальном времени.