Данное исследование связано с автоматизацией процесса измерений частиц модели печи кипящего слоя. Цель исследования – разработка алгоритма, который позволит оценить крупность частиц физической модели печи кипящего слоя на основе технологии технического зрения. В статье проведен анализ отечественных источников, которые посвящены актуальности исследования процессов в печах кипящего слоя. Рассмотрены примеры применения оптических методов контроля для оценки технологических параметров на промышленных предприятиях. Центральное место в обзоре литературных источников заняли работы, исследующие возможности применения систем технического зрения в металлургии. По результатам анализа литературы не было найдено исследований по рассматриваемому вопросу. Оценка крупности частиц проводилась на базе лабораторного комплекса, включающего: камеру технического зрения, ЭВМ и модель печи, имитирующую процесс окислительного обжига. В качестве объектов контроля использовались пенополистироловые шарики, которые были маркированы красным, желтым и синим цветом. Каждый цвет соответствовал группе крупности – большие, средние и малые. Алгоритм классификации частиц по крупности был реализован в программном комплексе LabVIEW. Разработанная программа включает обработку выборки изображений (бинаризация, фильтрация от шумов) и подсчет количества частиц каждой группы крупности с выводом результатов на отдельные окна. Результаты исследования планируется использовать для моделирования популяционного баланса агломератов. Настоящее исследование может найти практическое применение в образовательном процессе при изучении студентами курсов, связанных с автоматизацией измерений.
This study focuses on the automation of particle size measurements for a fluidized bed furnace model. The objective of the work is to develop an algorithm for estimating the particle size of a physical model of a fluidized bed furnace using machine vision technology. This article analyzes domestic sources devoted to the relevance of studying processes in fluidized bed furnaces. Examples of the application of optical inspection methods to assess process parameters at industrial enterprises are discussed. The literature review focused on studies exploring the potential application of machine vision systems in metallurgy. The literature review revealed no studies on this topic. Particle size assessment was performed using a laboratory complex consisting of a machine vision camera, a computer, and a furnace model simulating the oxidative roasting process. Polystyrene foam balls, marked red, yellow, and blue, were used as test objects. Each color corresponded to a particle size group: large, medium, and small. The particle size classification algorithm was implemented in the LabVIEW software package. The developed program includes image sample processing (binarization, noise filtering) and particle counting for each size group, with the results displayed in separate windows. The study’s results are planned to be used to model the population balance of agglomerates. This research may find practical application in educational programs for students studying courses related to measurement automation.
1. Булатов В.В. Оценка крупности частиц физической модели печи кипящего слоя на основе технологии технического зрения // Современные наукоемкие технологии. 2024. № 12. С. 10–16. URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=40238 (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.17513/snt.40238.
2. Крупнов Л.В., Марченко Н.В., Носова О.В., Рогова Л.И., Каверзин А.В. Промышленные плавильные агрегаты для производства тяжелых цветных металлов: монография. Норильск: ЗГУ, 2022. 234 с. [Электронный ресурс]. URL: https://e.lanbook.com/book/332873?category=2738 (дата обращения: 19.09.2025).
3. Алкацев В.М., Рутковский А.Л., Макоева А.К. Исследование процесса обжига цинковых концентратов в кипящем слое методом математического моделирования // iPolytech Journal. 2022. Т. 26. № 4. С. 669–676. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-protsessa-obzhiga-tsinkovyh-kontsentratov-v-kipyaschem-sloe-metodom-matematicheskogo-modelirovaniya-1(дата обращения: 19.09.2025).
4. Антропова И.Г., Гуляшинов П.А., Перинов А.А. Исследование процесса обжига сульфидной свинцово-цинковой руды в атмосфере водяного пара // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2021. № 11. С. 56–67. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-protsessa-obzhiga-sulfidnoy-svintsovo-tsinkovoy-rudy-v-atmosfere-vodyanogo-para (дата обращения: 19.09.2025).
5. Ивакина С.А., Мунц В.А. Печь кипящего слоя для обжига цинковых концентратов как объект регулирования // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2018. Т. 329. № 9. С. 31–42. URL: https://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/51026/1/bulletin_tpu-2018-v329-i9-03.pdf (дата обращения: 19.09.2025).
6. Николаев А.Н., Шариков Ю.В. Применение программного комплекса Proficy Troubleshooter для установления зависимости между входными и выходными переменными обжига никелевого концентрата в печи кипящего слоя // Международный научно-исследовательский журнал. 2016. № 12–5 (54). С. 21–23. URL: https://research-journal.org/archive/12-54-2016-december/primenenie-programmnogo-kompleksa-proficy-troubleshooter-dlya-ustanovleniya-zavisimosti-mezhdu-vxodnymi-i-vyxodnymi-peremennymi-obzhiga-nikelevogo-koncentrata-v-pechi-kipyashhego-sloya (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.18454/IRJ.2016.54.092.
7. Кульчицкий А.А., Булатов В.В., Бойков А.В., Комарова Т.Ю., Бажин В.Ю. Применение систем технического зрения для контроля технологических параметров и оборудования на производстве // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2017. № 20–1. С. 17–22. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-sistem-tehnicheskogo-zreniya-dlya-kontrolya-tehnologicheskih-parametrov-i-oborudovaniya-na-proizvodstve (дата обращения: 19.09.2025).
8. Бойков А.В., Пайор В.А. Система технического зрения для мониторинга левитационной плавки цветных металлов // Цветные металлы. 2023. № 4. С. 85–89. URL: https://www.rudmet.ru/journal/2205/article/36570 (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.17580/tsm.2023.04.11.
9. Кульчицкий А.А., Мансурова О.К., Николаев М.Ю. Распознавание дефектов грузоподъемных канатов металлургического оборудования оптическим методом с помощью нейронных сетей // Черные металлы. 2023. № 3. С. 81–88. URL: https://www.rudmet.ru/journal/2199/article/36497 (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.17580/chm.2023.03.13.
10. Кульчицкий А.А., Николаев М.Ю., Бригаднов И.А., Русинов Л.А. Оптический контроль повреждений грузоподъемных канатов металлургического технологического оборудования // Инженерный вестник Дона. 2025. № 3 (123). С. 133–153. URL: http://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2025/9886 (дата обращения: 19.09.2025).
11. Панфилов А.В., Короткий А.А., Иванов Б.Ф., Юсупов А.Р. Контроль канатов при эксплуатации машин с канатной тягой // Научно-технический вестник Брянского государственного университета. 2022. № 4. С. 330–338. URL: https://ntv-brgu.ru/wp-content/arhiv/2022-N4/2022-04-08.pdf (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.22281/2413-9920-2022-08-04-330-338.
12. Билан И.Т., Трубников К.В., Звонарев Д.Ю., Носкова М.Н. Обнаружение и классификация дефектов прокатного происхождения на торцах гильз с использованием сверточной нейронной сети // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Металлургия. 2023. Т. 23. № 1. С. 22–29. URL: https://vestnik.susu.ru/metallurgy/article/view/13310 (дата обращения: 19.09.2025). DOI: 10.14529/met230103.
13. Маркевич А.В., Полякова М.А. Применение методов неразрушающего контроля для выявления дефектов горячекатаного металлопроката // Известия ТулГУ. Технические науки. 2024. № 3. С. 285–291. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-nerazrushayuschego-kontrolya-dlya-vyyavleniya-defektov-goryachekatanogo-metalloprokata (дата обращения: 19.09.2025).
14. Булатов В.В., Прокофьева М.К. Система контроля качества листовых материалов // Патент РФ № 2843082. Патентообладатель ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения». 2025. МПК G01N 21/89, G01N 21/88, G01N 29/27; заявлено 22.11.2024; опубл. 07.07.2025 Бюл. № 19.
15. Юдин Д.А., Магергут В.З. Программный комплекс системы технического зрения для оценки состояния процесса обжига // Программные продукты и системы. 2013. № 2. С. 257–262. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnyy-kompleks-sistemy-tehnicheskogo-zreniya-dlya-otsenki-sostoyaniya-protsessa-obzhiga (дата обращения: 19.09.2025).