Общеизвестно, что процесс дробления является одним из самых энергоемких технологических процессов в переработке полезных ископаемых. Цель данного процесса заключается в достижении требуемой крупности перерабатываемого сырья. Ход протекания процесса дробления характеризуется влиянием ряда основных факторов: многомерность, многосвязность, нелинейность, физико-механические свойства полезного ископаемого, форма и размер кусков горной породы, положение дробимого материала внутри камеры дробления, скорость движения кусков, износ футеровочной брони и элементов агрегата, а также конструктивные параметры дробилки. В технологической цепочке переработки твердых полезных ископаемых эффективность процесса дробления достигается реализацией рациональных режимных параметров работы дробильного оборудования, обеспечивающих заданную производительность и гранулометрический состав дробленой руды при минимальных затратах электроэнергии. В процессе переработки полезных ископаемых крупность чаще всего контролируется между отдельными операциями. Цель исследования. Инновационное решение в области создания интеллектуальных систем автоматического управления, следствием чего является возможность адаптивного управления в зависимости от изменения гранулометрического состава материала за счет измерений «внутри» технологического оборудования. Используемые методы. Использована методология теории нечеткой логики и нечетких множеств. Новизна. Реализована возможность распознания различий кадров видеопотока для обнаружения дефектов и износа футеровочной брони дробилок. Результат. В работе определен подход в контроле ширины разгрузочной щели для дробильно-измельчительных комплексов с использованием методов интеллектуального управления.