title: The laboratory of mineralogical and technological automated vision systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Рудашевский Владимир Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Rudasevskij Vladimir Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Богданов Григорий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Bogdanov Grigorij Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Якубович Ольга Валентиновна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Akubovic Olga Valentinovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:01:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:01:51Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 022597
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41824
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе представлена разработка в области технологической минералогии, использующая методы компьютерного зрения и нейронные сети для диагностики минералов в сыпучих смесях. На данный момент внедрение искусственного интеллекта в промышленность является актуальной стратегией удешевления и повышения эффективности обработки большого количества данных получаемых из первичной диагностики сыпучих минеральных смесей, таких как шлихи, дроблёные руды, концентраты и так называемые "хвосты". Однако большая часть подобных проектов всё ещё находятся в стадии разработки и тестирования. В рамках работы разработаны алгоритмы обучения и постобработки данных полученных диагностирующей моделью, а также составлены база содержащая снимки 47 минеральных видов и файлы аннотаций к ним и эталонные минеральные коллекции для проведения лабораторных испытаний, проведены испытания в лабораторных условиях. На данный момент проект находится на стадии завершения создания MVP-приложения, ведётся подготовка к тестированию в сторонних организациях для получения независимой оценки.
  Работа представлена в финале конкурса STARTUP СПбГУ 2023, что даёт автору право использовать результаты предпринимательской деятельности в качестве ВКР в соответствии с актуальными приказами СПбГУ.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper presents a development in the field of technological mineralogy that uses computer vision methods and neural networks to diagnose minerals in bulk mixtures. At the moment, the introduction of artificial intelligence in industry is an urgent strategy to reduce the cost and increase the efficiency of processing a large amount of data obtained from the primary diagnostics of bulk mineral mixtures, such as concentrates, crushed ores, concentrates and the so-called "tails". However, most of these projects are still under development and testing. As part of the work, algorithms for learning and post-processing of data obtained by the diagnostic model were developed, as well as a database containing images of 47 mineral species and annotation files for them and reference mineral collections for laboratory testing was compiled, tests were carried out in laboratory conditions. At the moment, the project is at the stage of completing the creation of an MVP application, preparations are underway for testing in third-party organizations for an independent assessment.
  The work was submitted to the final of the STARTUP SPbU 2023 competition, which gives the author the right to use the results of entrepreneurial activity as a final paper in accordance with the current orders of St Petersburg University.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: минералогия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: геология
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: mineralogy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: geology
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The laboratory of mineralogical and technological automated vision systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Лаборатория минералого-технологических систем машинного зрения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Tekst_VKR_Bogdanov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41824/2/Tekst_VKR_Bogdanov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,41 MB
resources.filename: reviewSV_VKR_otzyvy__Bogdanov_Akubovic.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41824/3/reviewSV_VKR_otzyvy__Bogdanov_Akubovic.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 50,28 kB