Улучшение компьютерного распознавания параметров пены калийных флотомашин за счет учета антибликов пузырей

Автор: Затонский Андрей Владимирович, Варламова Светлана Александровна, Федосеева Кристина Александровна

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника @vestnik-susu-ctcr

Рубрика: Управление в технических системах

Статья в выпуске: 3 т.22, 2022 года.

Бесплатный доступ

В статье рассматривается проблема повышения качества распознавания параметров пенного слоя в калийных флотационных машинах. Актуальность проблемы в последнее время подчеркивается необходимостью укрепления продовольственной безопасности России, для чего, в частности, требуются калийные удобрения. Бликовый метод распознавания параметров пенного слоя в калийных флотационных машинах позволяет исключить человеческий фактор из управления процессом, повысить качество продукции и снизить количество отходов. Однако он обладает рядом недостатков - большим разбросом результатов, чувствительностью к организации освещения и т. д. Цель исследования: повышение качества распознавания параметров пенного слоя за счет учета не только бликов, но и антибликов пузырьков. Материалы и методы. Антиблики распознаются с использованием двухуровневой адаптивной бинаризации изображения. Проведена обработка десятков видеорядов с шламовых, сильвиновых и пневмоэжекторных флотомашин двух калийных предприятий. Исследована возможность линейной аппроксимации не только верхнего, но и нижнего уровня бинаризации. Построены профили бинаризации для совместного распознавания бликов и антибликов. Результаты. Показана возможность использования антибликов пузырьков для улучшения их распознавания в среднем на 3,6 %. Наибольший рост качества достигается на пневмоэжекторных флотационных машинах. Оценка среднего отклонения позволяет предположить, что точность сигнализации отклонений из-за уменьшения шума улучшится на 1,4-4,8 %. Характер профилей антибликов показывает, что малое смещение адаптивного уровня бинаризации позволяет дополнительно улучшить распознавание в пределах 0,6-1,5 %. Выявлены характерные особенности метода, например, его превосходство над исходным бликовым методом в смысле меньшей чувствительности к ошибке вычисления уровня бинаризации. Двукратный рост времени распознавания является недостатком метода, но не препятствует его использованию, в том числе с применением многокадровой фильтрации шума. Заключение. Проведенное исследование позволяет утверждать, что учет антибликов пузырей при распознавании параметров пен калийных флотомашин позволяет улучшить показатели процесса и может применяться на практике, предпочтительно для пневмоэжекторных машин.

Еще

Калийная промышленность, флотация, управление, сигнализация распознавание, блик, антиблик

Короткий адрес: https://sciup.org/147238578

IDR: 147238578   |   DOI: 10.14529/ctcr220306

Список литературы Улучшение компьютерного распознавания параметров пены калийных флотомашин за счет учета антибликов пузырей

  • Устойчивое воспроизводство в АПК как важное условие продовольственной безопасности на региональном уровне / Б.А. Воронин, И.П. Чупина, Я.В. Воронина [и др.] // International Agricultural Journal. 2022. Т. 65, № 1. DOI: 10.55186/25876740_2022_6_1_14
  • Путин призвал «рачительнее» относиться к экспорту продовольствия. Официальный сайт РБК. URL: https://www.rbc.ru/politics/05/04/2022/624c3f8c9a794764d26599e9?
  • Хамурзаев С.М., Мадаев A.A. Влияние различных доз минеральных удобрений на леж-кость и качество плодов яблони // Аграрная наука. 2018. № 11-12. С. 64-65. DOI: 10.32634/0869-8155-2018-320-11-64-65
  • Комплексный подход к вопросу повышения эффективности утилизации избыточных рассолов на калийных горнодобывающих предприятиях / П.С. Щербань, А.О. Гапич, А.В. Жданов, О.Н. Летуновская // Известия Уральского государственного горного университета. 2022. № 1. С. 102-111. DOI: 10.21440/2307-2091-2022-1-102-111
  • Малышева А.В. Стохастическая модель процесса флотации калийной руды // Молодежная наука в развитии регионов. 2017. Т. 1. С. 185-188.
  • Беккер В.Ф. Решение технологических проблем действующего производства средствами автоматизации. Т.1: Производство калийных удобрений. Пермь: БФ ПНИПУ, 2012. 312 с.
  • Романенко С.А., Оленников А.С. Опыт внедрения видеокамер FrothMaster на обогатительной фабрике «Зеленая гора-2» // Обогащение руд. 2014. № 2. С. 23-28.
  • The concentrate ash content analysis of coal flotation based on froth images / J. Tan, L. Liang, Y. Peng, G. Xie // Minerals Engineering. 2016. Vol. 92. P. 9-20. DOI: 10.1016/j.mineng.2016.02.006
  • Froth Stereo Visual Feature Extraction for the Industrial Flotation Process / Lin Zhao, Tao Peng, Yongfang Xie et al. // Industrial & Engineering Chemistry Research. 2019. Vol. 58. P. 14510-14519. DOI: 10.1021/ACS.IECR.9B00426
  • Jahedsaravani A., Massinaei M., Marhaban M.H. An Image Segmentation Algorithm for Measurement of Flotation Froth Bubble Size Distributions // Measurement. 2017. Vol. 111. P. 29-37. DOI: 10.1016/j.measurement.2017.07.023
  • Затонский А.В., Варламова С.А. Использование бликовых отражений для автоматического распознавания параметров пены при флотации калийных руд // Обогащение руд. 2016. № 2 (362). С. 49-56. DOI: 10.17580/or.2016.02.09
  • Сегментация изображения пенного продукта флотации: обоснование замены пузырька их бликами / О С. Логунова, А.В. Леднов, Р.Э. Шилов и др. // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. 2018. Т. 6, № 1. С. 12-19. DOI: 10.18503/2306-2053-2018-6-1-12-19
  • Малышева А.В. Возможности компьютерного зрения при управлении флотацией калийных руд // Первый шаг в науку. 2015. № 3-4 (3-4). С. 16-19.
  • Федосеева К.А. Усовершенствование адаптивной фильтрации тренда количества бликов с поверхности пены // Прикладная математика и вопросы управления. 2021. № 4. С. 59-71. DOI: 10.15593/2499-9873/2021.4.04
  • Варламова С. А., Затонский А. В., Федосеева К. А. Исследование чувствительности к освещению метода бликового распознавания пен калийных флотационных машин // Обогащение руд. 2021.№ 6. С. 29-33.
  • Затонский А.В., Малышева А.В. Модернизация алгоритмов бликового распознавания параметров пенного слоя при флотации калийных руд // Обогащение руд. 2018. № 2 (374). С. 35-41. DOI: 10.17580/or.2018.02.07
  • Логунова О.С., Шилов Р.Э., Леднов А.В. Методика и алгоритмы сегментации изображения пенного продукта флотации // Актуальные проблемы современной науки, техники и образования. 2018. Т. 9, № 1. С. 72-75.
Еще
Статья научная