Никаких «хвостов»

В современной горнодобывающей промышленности то полезное, что удается добыть из руды, называется концентратом. За самым бедным материалом закрепился термин «хвосты». Их-то и считают отходами производства, от которых избавляются разными методами. Чтобы удалить бесполезные «хвосты», руды дробят, плавят, обжигают, выщелачивают, а также используют массу других механических и химических способов. Но есть и так называемые радиометрические методы обогащения, которые позволяют отделять действительно ценный материал от пустой породы неразрушающим способом. Один из таких методов взяли за основу разработчики экспресс-анализатора минерального сырья, резиденты акселератора Future Technologies — руководитель проекта Артём Алёхин и старший научный сотрудник кафедры оптико-электронных приборов и систем Университета ИТМО Александр Чертов.

«Один из существующих методов обогащения твердых полезных ископаемых, который используется в горнодобывающей промышленности, — это оптическая, или, как ее называют в России, фотометрическая сепарация. Этот метод привлекателен в первую очередь своей сравнительно высокой производительностью и экологичностью. Метод основан на анализе различий компонентов исходной руды по цвету, степени прозрачности, блеску и другим „визуальным“ свойствам с помощью технологий машинного зрения и обработки изображений. Он давно известен, и на рынке существуют устройства, его реализующие, — так называемые оптические сортировщики, преимущественно немецкого производства. Но, проведя анализ этих сложных комплексов и изучив маркетинговую стратегию компаний, мы поняли, что они несовершенны сразу по нескольким важным для потребителя параметрам. Так родилась идея нашего устройства», — рассказывает Александр Чертов.

По словам разработчиков из Университета ИТМО, немецкие оптические сепараторы, во-первых, дороги (их стоимость исчисляется несколькими сотнями тысяч евро), а во-вторых, сложны в эксплуатации: такие устройства продаются с закрытой техподдержкой, детали которой до конца так и остаются неизвестны пользователю. Как правило, клиент не может перенастроить функции оптического сепаратора под себя. Между тем, изменение параметров анализа может потребоваться в любой момент, ведь характеристики руды, полученной даже из одного месторождения, крайне неоднородны, добавляет Артём Алёхин. Кроме того, такие громоздкие приборы оперативно не протестировать «в поле», отмечает он. А петербургские разработчики, помимо лабораторного устройства, готовы предложить и портативный вариант — в перспективе он будет иметь форму небольшого пистолета и умещаться в одной руке.

Как это работает

Помимо формы, уникален сам принцип действия прибора, который с помощью разных алгоритмов анализирует визуальные свойства объекта. Устройство, подсвечивая и фиксируя на камеру даже самые сложные, неоднородные поверхности, может представить их в виде цветовых карт, объясняют разработчики.

«Новизна нашего устройства заключается не в конструкции или элементной базе, а в тех подходах и принципах, которые в него заложены: как правильно подсветить, как правильно получить изображение, как правильно его обработать. Объект или группа объектов помещается в зону анализа, примерно как в микроскопе. Далее вы видите на экране картинку, в той или иной мере увеличенную, если это необходимо, а после изображение уже анализируется. Предобработка и анализ осуществляются по различным разработанным нами алгоритмам, они уникальны и меняются в зависимости от типа минерального сырья, которое вы исследуете, поставленной задачи и условий работы», — продолжает Александр Чертов.

«Если это цветные объекты — одно дело, если прозрачные — уже другое, а есть объекты, которые очень близки по цвету. Скажем, если взять на первый взгляд одинаковые по внешнему виду, но разные по типу минералы, то в этом случае уже задействуется немного другой принцип работы. Например, мы можем анализировать полупрозрачные образцы более детально, чтобы определить их внутреннюю структуру. Таким образом, получается, что по каждому типу сырья действует свой алгоритм и своя схема анализа», — добавляет Артём Алёхин.

Почему анализировать еду можно так же, как камни

Разработка устройства началась в 2013 году с научной работы по созданию алгоритмов, которые впоследствии и легли в основу действия прибора. С тех пор в этом направлении коллектив уже защитил четыре кандидатские диссертации. Позже благодаря выигранному гранту в рамках программы «УМНИК» появились средства на создание первого прототипа. Сейчас разработчики и участники акселератора Future Technologies готовят заявку на «СТАРТ» — в Фонд содействия инновациям. В течение года они планируют создать опытный образец. Параллельно команда ищет инвесторов и планирует расширять сферу применения своей разработки. Так, в процессе работы над прибором его авторы выяснили, что, помимо горнодобывающей отрасли, экспресс-анализатор можно успешно применять и в пищевой промышленности.

«Когда мы идем в магазин, мы выбираем продукты по вкусу, запаху, цвету и внешнему виду. Самое интересное, что в лабораториях на производственных предприятиях контроль осуществляют примерно так же. Когда мы изучили нормативную документацию, которой руководствуются производители и заказчики пищевой продукции, то выяснили, что там описаны те же самые визуальные критерии определения качества. Например, в соответствии с ГОСТ цвет мышечной ткани говядины 1-го и 2-го классов может меняться от светло-красного до красного. Но проблема в том, что мы воспринимаем цвета по-разному, поэтому визуальная оценка носит субъективный характер. Мы же могли бы этот процесс автоматизировать и объективизировать», — отмечает Александр Чертов.

По словам Артёма Алёхина, все те принципы цветового и визуального анализа, которые команда разработчиков уже использует при анализе твердых полезных ископаемых, подходят и для очень многих пищевых продуктов. Совместно с кафедрой технологии мясных, рыбных продуктов и консервирования холодом авторы экспресс-анализатора уже попробовали проанализировать мясо разных видов животных, а с Санкт-Петербургским государственным аграрным университетом — куриное яйцо, рыбу и рыбную икру.

«У нас уже есть результаты. Если мы начинали с твердых полезных ископаемых, то сейчас видим перспективу в применении наших наработок и для решения задач пищевой промышленности. Это важно, потому что оптическая сепарация минерального сырья — достаточно узкая, специализированная сфера, а пищевая промышленность — обширный и перспективный рынок, для которого мы можем предложить конкретные решения систем автоматизированного контроля качества продуктов питания», — заключает разработчик.

Подробнее о проекте вы сможете узнать на DemoDay акселератора Future Technologies, который пройдет 18 февраля в Университете ИТМО.