Publication: SISTEMA DE MEDICIÓN BASADO EN VISIÓN ARTIFICIAL PARA CIRCUITO ROUGHER DE LABORATORIO
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Date
2016-08
Authors
UNZUETA ARCE, RODRIGO
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Publisher
Abstract
El presente trabajo tiene como principal objetivo implementar un sistema de medición de profundidad de espuma y flujo de aire basado en visión artificial, utilizable por el sistema de control automático en un circuito de flotación rougher de laboratorio. Dada la importancia de dichas variables en el proceso de flotación, que influyen en el desempeño del proceso, en cuanto a ley y recuperación del material valioso, se buscó determinar una metodología de integración de la medición con el sistema de control y así tener disponibilidad de las mediciones para simulación y control en el circuito de flotación del laboratorio, haciendo uso de elementos preexistentes en el laboratorio y algoritmos de visión por computador. Para lograr lo anterior, se ha desarrollado un algoritmo de visión artificial, que permite medir la profundidad de espuma y el flujo de aire, en base al procesamiento de imágenes obtenidas por medio de cámaras web ubicada en el laboratorio. Para la medición de profundidad de espuma, se capturó una imagen de un objeto flotador, posicionado en la interfaz entre la zona de espuma y zona de colección. Se utiliza un algoritmo basado en Template matching y en filtros de Haar para detectar la posición del flotador e inferir la medición de profundidad de espuma. Respecto a la medición de flujo de aire, se utilizó imágenes de un rotámetro, y un algoritmo basado en Template matching para detectar la posición del elipsoide al interior de él y así extraer la medición de flujo de aire. Finalmente, una secuencia de comandos se encarga de integrar las mediciones al sistema de control. Haciendo uso del protocolo de comunicación de Intercambio Dinámico de Datos (DDE), es posible transmitir las mediciones al sistema de control, a través de la interfaz humano-máquina, Intouch, o el servidor de comunicación, GEHCS. La rutina fue implementada exitosamente, se logró obtener la medición de profundidad de espuma con un error de medición de ± 0,1 cm y a una tasa de muestreo mayor a 1 medición por segundo, permitiendo el control en línea de dicha variable. De igual forma, la medición de flujo de aire fue conseguida, con un error de ± 1,5 L/min, El presente trabajo tiene como principal objetivo implementar un sistema de medición de profundidad de espuma y flujo de aire basado en visión artificial, utilizable por el sistema de control automático en un circuito de flotación rougher de laboratorio. Dada la importancia de dichas variables en el proceso de flotación, que influyen en el desempeño del proceso, en cuanto a ley y recuperación del material valioso, se buscó determinar una metodología de integración de la medición con el sistema de control y así tener disponibilidad de las mediciones para simulación y control en el circuito de flotación del laboratorio, haciendo uso de elementos preexistentes en el laboratorio y algoritmos de visión por computador. Para lograr lo anterior, se ha desarrollado un algoritmo de visión artificial, que permite medir la profundidad de espuma y el flujo de aire, en base al procesamiento de imágenes obtenidas por medio de cámaras web ubicada en el laboratorio. Para la medición de profundidad de espuma, se capturó una imagen de un objeto flotador, posicionado en la interfaz entre la zona de espuma y zona de colección. Se utiliza un algoritmo basado en Template matching y en filtros de Haar para detectar la posición del flotador e inferir la medición de profundidad de espuma. Respecto a la medición de flujo de aire, se utilizó imágenes de un rotámetro, y un algoritmo basado en Template matching para detectar la posición del elipsoide al interior de él y así extraer la medición de flujo de aire. Finalmente, una secuencia de comandos se encarga de integrar las mediciones al sistema de control. Haciendo uso del protocolo de comunicación de Intercambio Dinámico de Datos (DDE), es posible transmitir las mediciones al sistema de control, a través de la interfaz humano-máquina, Intouch, o el servidor de comunicación, GEHCS. La rutina fue implementada exitosamente, se logró obtener la medición de profundidad de espuma con un error de medición de ± 0,1 cm y a una tasa de muestreo mayor a 1 medición por segundo, permitiendo el control en línea de dicha variable. De igual forma, la medición de flujo de aire fue conseguida, con un error de ± 1,5 L/min, permitiendo su uso para simulación. El sistema demostró ser robusto, al no presentar fallas en un lapso tiempo superior a 2 horas de operación continua. Adicionalmente, se desarrolló la lógica de control, que integra la medición de profundidad de espuma y de flujo de aire y se creó una Interfaz Humano-Máquina, que permite al usuario administrar valores de consigna, así como observar el desempeño del sistema. La propuesta demostró ser una alternativa viable y portable a sistemas similares, sin embargo, presenta un costo computacional elevado, lo que limita el uso de múltiples sensores en simultáneo. Por este motivo, se recomienda su uso temporal, para casos justificados.
This work aims to implement a system of measuring froth depth and airflow based on artificial vision, usable by the automatic control system in a laboratory rougher flotation circuit. Given the importance of those variables in the flotation process, influencing the process performance in terms of grade and recovery of valuable particles, it was sought to determine a methodology for measurement integration with the control system. Making use of existing elements in the laboratory, and computer vision algorithms, it was posible to have available measurements for simulation and control in the laboratory flotation circuit.To achieve this, an objects detection algorithm was developed, which measures the froth depth and airflow, base on the processing of images obtained through webcams located in the laboratory. For froth depth measurement, an image of a floating object, positioned at the interface between the froth zone and collection zone, was captured. Template matching and Haar filters based algorithms were used for detecting the float position, and based on it, inferring the froth depth measurement. Regarding the air flow measurement, an image of a rotameter is captured, the ellipsoid position was detected, using a template matching based algorithm, and thus the airflow measurement was extracted. Finally, a script is responsible for integrating the measurements to the control system. Using Dynamic Data Exchange (DDE) comunication protocol, it was possible to transmit the measurements to the control system, through InTouch, the Human Machine Interface (HMI), or GEHCS, the host communication server.The routine was implemented successfully, it was possible to obtain the froth depth measurement with an error of ± 0,1 cm and a sampling rate greater than 1 measurement per second, allowing the online control of said variable. Similarly, the measurement of air flow was achieved, with an error of ± 1,5 L/min, allowing its use for simulation. The system proved to be robust, bearing no failures in a period greater than 2 hours of continuos operation time.
This work aims to implement a system of measuring froth depth and airflow based on artificial vision, usable by the automatic control system in a laboratory rougher flotation circuit. Given the importance of those variables in the flotation process, influencing the process performance in terms of grade and recovery of valuable particles, it was sought to determine a methodology for measurement integration with the control system. Making use of existing elements in the laboratory, and computer vision algorithms, it was posible to have available measurements for simulation and control in the laboratory flotation circuit.To achieve this, an objects detection algorithm was developed, which measures the froth depth and airflow, base on the processing of images obtained through webcams located in the laboratory. For froth depth measurement, an image of a floating object, positioned at the interface between the froth zone and collection zone, was captured. Template matching and Haar filters based algorithms were used for detecting the float position, and based on it, inferring the froth depth measurement. Regarding the air flow measurement, an image of a rotameter is captured, the ellipsoid position was detected, using a template matching based algorithm, and thus the airflow measurement was extracted. Finally, a script is responsible for integrating the measurements to the control system. Using Dynamic Data Exchange (DDE) comunication protocol, it was possible to transmit the measurements to the control system, through InTouch, the Human Machine Interface (HMI), or GEHCS, the host communication server.The routine was implemented successfully, it was possible to obtain the froth depth measurement with an error of ± 0,1 cm and a sampling rate greater than 1 measurement per second, allowing the online control of said variable. Similarly, the measurement of air flow was achieved, with an error of ± 1,5 L/min, allowing its use for simulation. The system proved to be robust, bearing no failures in a period greater than 2 hours of continuos operation time.
Description
Catalogado desde la version PDF de la tesis.
Keywords
CIRCUITO ROUGHER , FLOTACION , VISION ARTIFICIAL