[論文レビュー] A real-time analysis of rock fragmentation using UAV technology

Thomas Bamford, Kamran Esmaeili+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 14, 2016

Robotics and Sensor-Based Localization参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、カメラを装備したマルチローターUAVを用いて、岩の破砕状態を高解像度画像で捉える、リアルタイムの岩破砕分析システムを提案する。モーショントラッキングを活用することでUAVの正確な制御が可能となり、実験室内の条件で自動的かつ高時間・高空間分解能での粒子径分布測定が可能となり、従来の手動手法に比べて速度と正確性に優れる。

ABSTRACT

Accurate measurement of blast-induced rock fragmentation is of great importance for many mining operations. The post-blast rock size distribution can significantly influence the efficiency of all the downstream mining and comminution processes. Image analysis methods are one of the most common methods used to measure rock fragment size distribution in mines regardless of criticism for lack of accuracy to measure fine particles and other perceived deficiencies. The current practice of collecting rock fragmentation data for image analysis is highly manual and provides data with low temporal and spatial resolution. Using UAVs for collecting images of rock fragments can not only improve the quality of the image data but also automate the data collection process. Ultimately, real-time acquisition of high temporal- and spatial-resolution data based on UAV technology will provide a broad range of opportunities for both improving blast design without interrupting the production process and reducing the cost of the human operator. This paper presents the results of a series of laboratory-scale rock fragment measurements using a quadrotor UAV equipped with a camera. The goal of this work is to highlight the benefits of aerial fragmentation analysis in terms of both prediction accuracy and time effort. A pile of rock fragments with different fragment sizes was placed in a lab that is equipped with a motion capture camera system for precise UAV localization and control. Such an environment presents optimal conditions for UAV flight and thus, is well-suited for conducting proof-of-concept experiments before testing them in large-scale field experiments. The pile was photographed by a camera attached to the UAV, and the particle size distribution curves were generated in almost real-time. The pile was also manually photographed and the results of the manual method were compared to the UAV method.

研究の動機と目的

• 鉱山作業における岩破砕をリアルタイムで自動的に測定する手法を開発すること。
• 手動による画像収集をUAVによる航空画像に置き換えることで、データの品質と分解能を向上させること。
• 従来の爆破後岩の径測定に伴う人的労働と時間コストを削減すること。
• 制御された実験室内条件下でのUAVベースの破砕分析の実現可能性を検証すること。
• UAVから得られる粒子径分布を手動手法と比較し、正確性と効率性を検証すること。

提案手法

• 制御された岩破砕パイルの上空を撮影するため、カメラを装備したマルチローターUAVを用いた。
• UAVの正確な局所化と制御を実現するため、モーショントラッキングシステムを活用した。
• 画像処理アルゴリズムを用いて、UAVが撮影した画像から近似リアルタイムで粒子径分布を抽出した。
• 同じ岩パイルを対象に、UAV法と手動による写真撮影および画像解析を比較した。
• コンピュータビジョン技術を用いて、UAVデータから自動的に粒子径分布曲線を生成した。
• 実験室内環境でシステムをテストし、現場への導入に先立って最適な条件を模擬した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UAVベースの画像撮影は、岩破砕分析において手動手法に比べて、より高い時間分解能と空間分解能を達成できるか？
• RQ2 UAV画像から導出された粒子径分布の正確性は、手動手法と比べてどの程度か？
• RQ3 UAV技術は、爆破後の岩破砕評価における時間と人的労働をどの程度削減できるか？
• RQ4 UAVプラットフォームを用いた岩破砕データのリアルタイム処理は実現可能か？
• RQ5 モーショントラッキングシステムは、制御された環境下で一貫したデータ収集を実現するための正確なUAV飛行を可能にするか？

主な発見

• UAVベースの手法により、粒子径分布曲線の生成がほぼリアルタイムで達成され、手動手法に比べて処理時間が著しく短縮された。
• UAV画像から得られた粒子径分布は、手動測定値と強く一致しており、高い正確性を示した。
• モーショントラッキングの活用により、UAVの正確な位置決めが可能となり、一貫した画像撮影と信頼性の高いデータ収集が実現した。
• システムは自動化の可能性を示し、データ収集中の人的作業員への依存を低減した。
• 実験室内のスケールでのセットアップにより、将来的な現場応用に向けたUAVベースの破砕分析の実現可能性が検証された。
• 本手法は、手動による写真撮影に比べ、より高い空間分解能と岩パイル全体のより良いカバー範囲を提供した。