Контроль работы агломашин с помощью компьютерного зрения

Заказчик

ЕВРАЗ

Руководитель проекта со стороны заказчика

Начальник управления по эксплуатации автоматизированных систем управления технологическими процессами коксохимического производства, аглофабрики, доменного цеха

ИТ-поставщик

VizorLabs, ООО "Визорлабс"

Год завершения проекта

2022

Сроки выполнения проекта

Июнь, 2020 - Август, 2022

Масштаб проекта

21120 человеко-часов

Цели

Сокращение производственных потерь предприятия, путём решения профильных задач:

Снижение внеплановых простоев агломашин при помощи системы планирования своевременной замены палет
Создание информационной системы, содержащей полную информацию о текущем состоянии спекательных тележек и истории их ремонта.
Внедрение системы постоянного контроля за состоянием спекательных тележек.

Уникальность проекта

Единственная система такого класса, успешно внедренная на промышленном объекте в России. Все существующие аналоги с ограниченным функционалом, где ведение учета проходит в ручном режиме. В настоящий момент решение от VizorLabs – единственный на всю Россию проект, где используется искусственный интеллект для автоматического детектирования неисправностей на агломашинах.
Использованы специальные нейросети, адаптированные для детектирования объектов в промышленном окружении.
Точность детектирования составляет 95-98%. Обработка нарушений и отправка уведомлений занимает не более 5 сек.
Инновационный проект – полностью создавался с нуля
Система позволяет:
Принимать обоснованные решения по выводу оборудования из эксплуатации для проведения ремонта
Планировать ремонтные работы основываясь на полученных данных
Фиксировать и хранить информацию о проведенных ремонтных работах
Снизить риск аварийных остановок
Снизить влияние человеческого фактора при визуальном осмотре повреждений

Проект решает задачи импортозамещения

Да

Использованное ПО

Для разработки системы использованы программные компоненты: С++17, Python, СУБД PostgreSQL, Nginx, KAFKA, ReactJS, Docker

ПО собственной разработки

Сложность реализации

Сложность разработки состоит:

в комплексном подходе к применению алгоритмов машинного зрения для контроля состояния спекательных тележек;
в создании алгоритмов логики работы нескольких детекторов, позволяющих отслеживать динамические события;
в создании алгоритмов решающих правил с применением методов снижения вероятности ошибочного решения.

Описание проекта

Система интеллектуального видеонаблюдения автоматизирует процесс контроля состояния спекательных тележек и заменяет собой традиционный способ визуального контроля человеком. Внедрение системы снизило количество простоев агломашин, тем самым увеличив производство агломерата

Система идентифицирует восемь видов поломок. Определяемые системой дефекты:

Отсутствие элемента борта
Повреждение элемента борта
Отсутствие шплинтов колосников
Заклинивание ходового ролика
Отсутствие ходового ролика
Вмятина на крышке колеса
Отсутствие крышки колеса
Отсутствие болтов крепления бортовин

Развернутое описание техпроцесса:

Спекательные тележки в схематическом виде отражаются на главной странице в интерфейсе системы. Онлайн видео с камер, показывающее прохождение спекательных тележек показывается на главной странице в 2-х окнах справа от схематического изображения набора спекательных тележек. Спекательная тележка находящаяся на агломашине в карточке будет иметь статус «В работе».

По каждой попадающей в кадр видеокамер спекательной тележке система осуществляет распознавание номера спекательной тележки. Для этого используются видеокамеры с обеих сторон спекательной тележки (идентификационные номера изготовлены по шаблону). Для уверенного определения номера спекательной тележки необходимо совпадение распознанного номера спекательной тележки по видео, полученного от камер с обеих сторон.

Спекательная тележка, которая проходит мимо видео камер после детектирования обводится квадратной рамкой красного цвета.

Вместе с распознаванием номера система детектирует набор неисправностей спекательной тележки, привязывая эти неисправности к спекательной тележке с распознанным системой номером.

Процесс повторяется для каждой спекательной тележки проходящей в зоне видимости камер, при каждом проходе спекательной тележки мимо камер.

Зафиксированная системой неисправность спекательной тележки добавляется в карточку спекательной тележки с набором фото и видео материалов, подтверждающих эту неисправность. Так же в карточке спекательной тележки детектированная неисправность отображается на графической схеме спекательной тележки, указывая на неисправный элемент. Неисправности ходовых роликов система будет фиксировать особым образом – информация о неисправности ходовых роликов будет заноситься в карточку спекательной тележки только после детектирования неисправности 2 раза подряд, т.е. на 3-й подряд проход тележки мимо камер. Отменить зафиксированную в карточке спекательной тележки неисправность может технолог.

Спекательная тележка, не имеющая неисправностей, показывается на общей схеме спекательных тележек зелёным цветом, спекательная тележка имеющая неисправность подсвечивается желтым или красным цветом. Цвет будет зависеть от количества и типа неисправностей спекательной тележки, желтым цветом будет помечена спекательная тележка, имеющая некритические и красным критические неисправности.

Все действия с тележкой фиксируются и хранятся в истории. Также система позволяет формировать отчёты, сохранять их в различных форматах, а также отправлять на электронную почту.

Демонстрационный ролик работы системы .

География проекта

Западно-Сибирский металлургический комбинат (город Новокузнецк Кемеровской области). Центр эксплуатации автоматизированных систем управления технологическими процессами «Сибирь» ООО «ЕвразТехника».

Дополнительные презентации:

VizorLabs_aglomachines.pdf.pdf