ダイヤモンド鉱山におけるキャリブレーションエラーにより、高価値の原石が廃棄物として廃棄されました。技術鑑定の結果、コンベアベルトの速度がX線データにモーションブラー効果を生じさせ、ボリューム再構成を歪めていることが判明しました。この事例は、プロセスシミュレーションによって実際の運用では見えない障害を特定できることを示しています。
ボリューム再構成と動的アーチファクトの検出 💎
選別システムは、Industrial CT Softwareを使用して、X線投影から各鉱物片の内部形状を再構成します。ベルトが一定速度で移動すると、取得中に物体が移動し、断層画像にぼけアーチファクトが発生します。MATLABは時間信号を処理し、デコンボリューションフィルターを適用して実際の変位を定量化します。Unity 3Dは仮想シミュレーションで材料の流れを再現し、生産を停止することなく、ベルト速度や検出器の露光時間などのパラメータを調整できます。
実際の実装前の修正の検証 ⚙️
Unity 3Dでのシミュレーションにより、X線ビームの発射タイミングを物体の正確な位置に同期させるなどの修正をテストできます。仮想環境でベルト速度や取得頻度を変更すると、モーションブラーが消失し、再構成が原石の実際の形状を回復する様子を観察できます。この方法論はコストを削減し、生産ラインでの不必要な停止を回避し、シミュレーションソフトウェアからプロセス全体を分析することでキャリブレーションエラーを解決できることを示しています。
鉱物選別プロセスの3Dシミュレーション中に、選別センサーのキャリブレーションの不一致はどのように検出されましたか？
(追伸：産業プロセスをシミュレーションするのは、迷路の中のアリを見るようなものですが、もっと費用がかかります。)