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真实点云 · 空间衬板状态

为自动化选矿厂建立磨机数字感知层

从真实点云出发,重建空间衬板状态,让磨损变化成为可计算、可追踪的数据。

真实点云处理回放Raw scan
01 / 08原始扫描

真实现场观测与环境点进入视野

原始扫描 · 真实现场观测与环境点进入视野00 / 40s

data path

一条可追踪的数据路径

从真实观测到空间记录
  1. 01已有观测

    Real mill scan

    真实磨机扫描

    54,730,187原始扫描点数
    domestic-sagSAG / SPATIAL DATA
已有观测

来自国内某矿山 SAG 的真实现场扫描,保留观测来源与空间上下文。

查看该单元的真实案例

evidence / 01

真实扫描已经形成可审查的结构化结果

当前数字来自同一匿名案例的验证产物。它们证明流程可运行,不代表厂家认证或跨设备精度承诺。

8.500 m图纸名义筒体内径
3.800 m图纸名义筒体长度
213 m³图纸有效容积
13.100757%新衬板扫描填充率
10.328186%运行后扫描填充率
43 / 72可比空间单元
真实磨机扫描中的空间衬板周期Spatial Liner Cell

01 · 真实案例

从整机扫描,进入单块空间衬板

镜头沿物理轴接近筒体,在共同观测区域叠加新衬板与运行后扫描,并查看截面和空间差值。

国内某矿山 SAG 磨机
查看真实案例

02 · 数据基础设施

先建立可复用的空间数据对象,再讨论模型

每个 Spatial Liner Cell 携带时间、坐标、几何、相对变化、覆盖率与可信边界,为后续仿真和衬板磨损机器学习模型保留可追溯输入。

查看数据路径
  1. 01

    真实扫描

    54.7M

    现场观测点

  2. 02

    空间单元

    43

    具有共同观测的可比单元

  3. 03

    周期结构

    92.6%

    θ-z 覆盖率

  4. 04

    模型数据基础

    AI-ready

    仿真与机器学习 · 后续方向