Фотоанализ

Фотоанализ (или фотоанализ) относится к изучению изображений для составления различных типов данных, например, для измерения распределения размеров практически всего, что может быть запечатлено на фото. Технология фотоанализа изменила способ, которым шахты и обогатительные фабрики количественно оценивают фрагментированный материал.

Изображения являются хорошим способом документирования условий до, после и даже во время взрывных работ. Технология развивается быстрыми темпами, а объективы, запоминающие устройства, светочувствительность и разрешение постоянно улучшаются. Современные цифровые фотоаппараты и камкордеры включают в себя оптику с высоким разрешением, компактный размер, автоматическую отметку времени и даты, хорошее время работы батареи, затворы для остановки движения и компьютеры для автофокусировки и устранения дрожания с помощью стабилизации изображения . ^[1]

Фотоанализ в горнодобывающей промышленности может обеспечить автоматизированную систему, которая предупреждает компанию о потенциальных проблемах с материалами, что приводит к экономии и уменьшению ущерба, вызванного негабаритными материалами. Он также может помочь определить эффективность взрывов. ^[2]

Компания может использовать эту технологию для мониторинга материалов, перемещаемых по конвейерной ленте под землей, для измерения куч, оставшихся после взрыва, и даже для измерения количества материала, перевозимого самосвалами или судами к месту назначения.

Фотоанализ используется на мельницах SAG по всему миру для контроля размера дробимой породы. ^[3] Компании используют эту технологию для определения размера частиц, обрабатываемых в мельнице SAG. [1] Попадание материала большего размера в мельницу SAG делает работу менее эффективной, что обходится компаниям дороже на электроэнергию и техническое обслуживание. Технология фотоанализа может устранить нежелательный материал до того, как он попадет в мельницу, что позволяет снизить затраты на дробление породы . ^[4]

Размер щепы может повлиять на общее качество продукта. С помощью автоматизированных систем фотоанализа компании могут удалять любые нежелательные частицы неправильного размера, не останавливая процесс переработки. ^[5]

Фотоанализ может влиять на эффективность работы лесозаготовительных компаний. На лесозаготовительных предприятиях по всему миру технология фотоанализа улучшает использование пиломатериалов, сокращает количество используемых для работы деревьев и экономит деньги компаний за счет оптимизации контроля качества .[2]

В связи с текущим спадом в североамериканской лесной промышленности операторы ищут способы сделать свои лесозаготовительные предприятия более эффективными и производительными при обработке материалов. Технология фотоанализа помогает выявлять любые слабые места в процессе, непрерывно контролируя различные участки операции.

Сельскохозяйственные компании могут, используя фотоанализ, контролировать конвейерные ленты продуктов питания, не загрязняя продукт прикосновением к нему. Другие преимущества систем фотоанализа включают:

• Автоматическое удаление ненужных материалов с пищевого конвейера
• Улучшенный контроль качества на важнейших этапах сельскохозяйственного процесса
• Высокая точность, способствующая эффективности и результативности методов обработки продукции.

Важность технологии фотоанализа замечается в сельскохозяйственной отрасли, поскольку она выявляет любые нежелательные материалы, проходящие через процесс. Например, если мышь находится на конвейере кукурузы, технология фотоанализа сможет выявить нежелательный объект и удалить его, прежде чем он загрязнит весь процесс.

Технология фотоанализа была создана с использованием процесса улучшения изображений Waterloo в 1980-х годах. После дальнейшей разработки процесса визуализации совместно с производителем взрывчатых веществ DuPont инженеры Том Палангио и Такис ​​Кацабанис начали продавать программное обеспечение для фотоанализа на коммерческой основе. Позже они переименовали процесс в WipFrag , что означает Waterloo Image Process Fragmentation

Сегодня технология фотоанализа превратилась в стабилизированные и портативные системы, которые могут автоматически фиксировать и мгновенно анализировать результаты. Тысячи таких продуктов в настоящее время используются по всему миру для измерения фрагментированного материала.

• 
  Данные фотоанализа
• 
  Стабилизированная система фотоанализа
• 
  Система анализа самосвалов
• 
  Портативная система фотоанализа

Анализ фрагментации становится популярным термином в горнодобывающей, сельскохозяйственной и лесной промышленности. Поскольку большая часть денег в этих отраслях направляется на надлежащую сортировку материалов, компании используют анализ фрагментации для определения различных факторов в рамках операции.[3]

Два основных способа, с помощью которых компания отслеживает фрагментированный материал, — это ручные и автоматизированные процедуры просеивания . Ручное просеивание подразумевает извлечение образца материала для анализа распределения размеров. Результаты можно свести в таблицу в течение двух дней. Автоматизированное просеивание — это передовой способ просеивания материалов, проходящих через процесс. Фотоанализ может проводиться без необходимости извлечения материала, что позволяет получать немедленные результаты с высокой точностью.

Операторы используют анализ фрагментации для определения эффективности различных взрывов . С помощью технологии автоматизированного просеивания рабочие могут отслеживать успешность этих взрывов и получать мгновенные результаты. Компании используют эти результаты для определения того, какой метод взрывных работ дал наилучшие результаты для их конкретной операции. Общими переменными, связанными с оптимизацией взрывных работ, являются предоставленное распределение размеров частиц (PSD) из системы фрагментации ковша, геология, включая тип породы и трещиноватость, и энергетический фактор.

Используя фотоанализ, можно контролировать фрагментированные материалы, что обеспечивает высокую точность и позволяет операторам шахт вносить коррективы в будущие процедуры взрывных работ. См. раздел Оптическая гранулометрия, чтобы увидеть автоматизированный процесс просеивания.

Расходы на техническое обслуживание могут быть значительно снижены, если операция сосредоточена на фрагментации частиц, проходящих через их процесс. Автоматизированные системы просеивания могут обнаружить и помочь удалить любой негабаритный материал до того, как он попадет в дробилку и вызовет проблемы с обслуживанием. Это также помогает определить эффективность процесса добычи до дробления; размер материала всегда является важнейшей частью операций в горнодобывающей, лесной и сельскохозяйственной промышленности.

Проведение анализа на каждом важном этапе операции позволяет правильно отслеживать обрабатываемый материал. Затем инженеры могут определить, какая часть процесса нуждается в улучшении, основываясь исключительно на размере материала.

Измерение эффективности промышленных дробилок может помочь компании сэкономить миллионы долларов на расходах на электроэнергию в год. На типичную дробилку влияют два компонента: размер загружаемого материала и скорость, с которой движется дробилка. Если пользователь сможет найти идеальный баланс между этими двумя компонентами, материалы будут измельчены до нужного размера в кратчайшие сроки.

Соответствие стандартам материалов, установленным правительствами и крупными компаниями, может быть сложным. Проведение анализа после дробления гарантирует, что негабаритный материал не будет отправлен, что исключает вероятность штрафа за несоответствие отраслевым спецификациям. ^[6]

• Оптическая гранулометрия для получения дополнительной информации о процессе фотоанализа