一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備和方法

技術(shù)領(lǐng)域

1.本發(fā)明屬于礦石分選技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備和方法。

背景技術(shù)：

2.隨著現(xiàn)代工業(yè)各領(lǐng)域的快速發(fā)展，市場(chǎng)對(duì)于礦石、尤其金屬礦石的需求量越來越大，同時(shí)，對(duì)于礦石的品味要求也越來越高，然而現(xiàn)在很多礦場(chǎng)開采方式仍比較落后，礦石分選由人工揀選完成，工人需要忍受長(zhǎng)時(shí)間的機(jī)器噪音和灰塵感染，且方式生產(chǎn)效率低、分選的經(jīng)濟(jì)成本高、分選精度也比較低。近幾年，利用ccd相機(jī)和x射線的成像方式，該方式利用不同密度的原料在x射線照射下的衰減度不同，呈現(xiàn)不同投射強(qiáng)度，從而生成不同灰度特征的圖像，然后利用融合信息對(duì)物料分類識(shí)別。然而，這種圖像識(shí)別方式受環(huán)境和光源影響較大，算法魯棒性較差，對(duì)于物料、連接、重合或者遮擋等問題無法解決，因而具有一定的缺陷和不足。

3.為了解決傳統(tǒng)選礦方式和精度方面的缺陷和不足，現(xiàn)提供一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備和方法。該設(shè)備采用高規(guī)格的光交射源，集成高壓發(fā)生器、x射線管、控制電路和散熱系統(tǒng)，信號(hào)更均勻、穿透力更強(qiáng)；同時(shí)，圖像采集裝置選用進(jìn)口高性能雙能x射線探測(cè)器，全光譜多譜段掃描成像，圖像信噪比更高，物料特征更加突出；物料分類識(shí)別通過深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物品識(shí)別技術(shù)對(duì)礦石圖像進(jìn)行分析識(shí)別，并融合物料紋理特征和密度分布特征、粒度大小、k值、占空比等信息，準(zhǔn)確度較高；執(zhí)行裝置通過準(zhǔn)確控制高壓風(fēng)對(duì)廢料、雜質(zhì)進(jìn)行噴吹，實(shí)現(xiàn)精確、高效、節(jié)能的全自動(dòng)礦石干選。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

4.本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備和方法，通過圖像采集獲取好料和廢料圖片作為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集，對(duì)采集的礦石樣本圖像進(jìn)行處理，找到目標(biāo)區(qū)域并進(jìn)行分割后，將小目標(biāo)圖像送入訓(xùn)練好的分類模型中，解決了現(xiàn)有的礦石和廢石不容易區(qū)分、人工干選效率較低的問題。

5.為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

6.本發(fā)明為一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，包括布料裝置、識(shí)別裝置、執(zhí)行裝置、除塵系統(tǒng)、散熱系統(tǒng)和x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)，

7.所述布料裝置，用于從振動(dòng)斗將礦石輸入料口，通過布料驅(qū)動(dòng)電機(jī)將礦石均勻平攤到傳動(dòng)皮帶上；

8.所述識(shí)別裝置包括設(shè)置在傳動(dòng)皮帶上方的雙能x射線發(fā)生裝置和雙能x射線發(fā)生裝置直射點(diǎn)下方的雙能x射線探測(cè)器；

9.所述執(zhí)行裝置由電磁閥、分選氣缸和噴嘴構(gòu)成，用于控制高壓風(fēng)在目標(biāo)礦石在拋出過程中對(duì)礦石進(jìn)行噴吹擊打；

10.所述除塵系統(tǒng)安裝在振動(dòng)斗上，用于對(duì)礦石輸送過程中灰塵進(jìn)行除塵；

11.所述散熱系統(tǒng)安裝在識(shí)別裝置上，用于對(duì)雙能x射線發(fā)生裝置工作過程中產(chǎn)生的熱量進(jìn)行散熱；

12.所述x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)為罩設(shè)在雙能x射線發(fā)生裝置外部的鉛房，用于防止x射線對(duì)人體造成傷害。

13.優(yōu)選地，所述雙能x射線探測(cè)器采用凹槽式底座進(jìn)行固定；所述凹槽式底座，用于根據(jù)射線入射角調(diào)整探測(cè)器的排版弧度，糾正物料成像發(fā)生的變形。

14.優(yōu)選地，所述執(zhí)行裝置的噴嘴為高壓風(fēng)噴嘴；所述高壓風(fēng)噴嘴呈陣列式布置，根據(jù)被執(zhí)行對(duì)象的位置和形狀信息，智能控制相應(yīng)位置的多個(gè)高壓風(fēng)噴嘴開合狀態(tài)及開合時(shí)間。

15.優(yōu)選地，所述雙能x射線發(fā)生裝置出口的出束形狀為扇形狀；所述雙能x射線發(fā)生裝置的出口處安裝有朝下開有扇形口的準(zhǔn)直器。

16.優(yōu)選地，所述準(zhǔn)直器的扇形的最大輻射扇形角度范圍為80～105度。

17.本發(fā)明為一種基于雙能x射線礦石智能分選方法，包括如下步驟：

18.步驟s1：挑選較高品位礦石并劃分成好料和廢料兩部分，由圖像采集裝置收集深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集；

19.步驟s2：根據(jù)直方圖均衡化方法調(diào)整物料圖片的增益，并保存增益增強(qiáng)后的圖像；

20.步驟s3：利用數(shù)字圖像的中值濾波算法，消除圖像中的椒鹽噪聲；

21.步驟s4：利用形態(tài)學(xué)算法對(duì)圖像腐蝕處理；

22.步驟s5：采用連通域搜索算法尋找可能的目標(biāo)區(qū)域，并利用分割閾值去除偽目標(biāo)；

23.步驟s6：分割目標(biāo)圖像，并柵格化成25*25的小目標(biāo)，同時(shí)將目標(biāo)以外的背景圖像標(biāo)記為mask掩碼圖像；

24.步驟s7：將小目標(biāo)圖像送入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分類模型，比對(duì)識(shí)別為好料和廢料的置信度；

25.步驟s8：計(jì)算柵格化圖像每個(gè)分類的粒度、8連通分類占比、r值、k值分?jǐn)?shù)；

26.步驟s9：根據(jù)多分類信息融合后的類別，分別乘上每個(gè)評(píng)判特征的加權(quán)因子，計(jì)算出每個(gè)物料被識(shí)別為好料和壞料的得分值，與設(shè)定的目標(biāo)分類閾值相比較，確定物料種類。

27.優(yōu)選地，所述步驟s2中，圖像增益增強(qiáng)公式如下：

28.qij＝(pij?bj)*(gj?bj)；

29.式中，gj表示射源打開時(shí)采集的空皮帶圖像第j列的像素平均值；bj表示射源關(guān)閉時(shí)空皮帶圖像第j列的像素平均值；pij表示實(shí)時(shí)物料圖像第i行第j列的像素。

30.優(yōu)選地，所述步驟s9中，確定物料種類的計(jì)算公式為：

31.ad＝ρ1*p+ρ2*v+ρ3*k+...+ρn*r；

32.式中，ad是物料的綜合得分值，ρ1、ρ2、ρ3、...ρn表示加權(quán)因子，p表示深度網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出的類別得分值，v表示柵格化小目標(biāo)的類別得分占比、r表示根據(jù)朗格?比爾定律計(jì)算出的r特征值。

33.本發(fā)明具有以下有益效果：

34.本發(fā)明通過圖像采集獲取好料和廢料圖片作為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集，對(duì)采集的礦石樣本圖像進(jìn)行處理，找到目標(biāo)區(qū)域并進(jìn)行分割后，將小目標(biāo)圖像送入訓(xùn)練好的分類模型中，對(duì)比識(shí)別為好料和廢料的置信度，根據(jù)多分類信息融合后的類別，確定物料種類，

提高了礦石分選效率，同時(shí)節(jié)能環(huán)保。

35.當(dāng)然，實(shí)施本發(fā)明的任一產(chǎn)品并不一定需要同時(shí)達(dá)到以上所述的所有優(yōu)點(diǎn)。

附圖說明

36.為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

37.圖1為本發(fā)明的一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；

38.圖2為本發(fā)明的一種基于雙能x射線礦石智能分選方法流程圖。

具體實(shí)施方式

39.下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

40.請(qǐng)參閱圖1所示，本發(fā)明為一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，包括布料裝置、識(shí)別裝置、執(zhí)行裝置、除塵系統(tǒng)、散熱系統(tǒng)和x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)，

41.布料裝置，用于從振動(dòng)斗將礦石輸入料口，通過布料驅(qū)動(dòng)電機(jī)將礦石均勻平攤到傳動(dòng)皮帶上；

42.識(shí)別裝置包括設(shè)置在傳動(dòng)皮帶上方的雙能x射線發(fā)生裝置和雙能x射線發(fā)生裝置直射點(diǎn)下方的雙能x射線探測(cè)器；

43.執(zhí)行裝置由電磁閥、分選氣缸和噴嘴構(gòu)成，用于控制高壓風(fēng)在目標(biāo)礦石在拋出過程中對(duì)礦石進(jìn)行噴吹擊打；

44.除塵系統(tǒng)安裝在振動(dòng)斗上，用于對(duì)礦石輸送過程中灰塵進(jìn)行除塵；

45.散熱系統(tǒng)安裝在識(shí)別裝置上，用于對(duì)雙能x射線發(fā)生裝置工作過程中產(chǎn)生的熱量進(jìn)行散熱；

46.x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)為罩設(shè)在雙能x射線發(fā)生裝置外部的鉛房，用于防止x射線對(duì)人體造成傷害。

47.其中，雙能x射線探測(cè)器采用凹槽式底座進(jìn)行固定；凹槽式底座，用于根據(jù)射線入射角調(diào)整探測(cè)器的排版弧度，糾正物料成像發(fā)生的變形。

48.其中，執(zhí)行裝置的噴嘴為高壓風(fēng)噴嘴；高壓風(fēng)噴嘴呈陣列式布置，根據(jù)被執(zhí)行對(duì)象的位置和形狀信息，智能控制相應(yīng)位置的多個(gè)高壓風(fēng)噴嘴開合狀態(tài)及開合時(shí)間。

49.其中，雙能x射線發(fā)生裝置出口的出束形狀為扇形狀；雙能x射線發(fā)生裝置的出口處安裝有朝下開有扇形口的準(zhǔn)直器。

50.其中，準(zhǔn)直器的扇形的最大輻射扇形角度范圍為80～105度。

51.請(qǐng)參閱圖2所示，本發(fā)明為一種基于雙能x射線礦石智能分選方法，包括如下步驟：

52.步驟s1：挑選較高品位礦石并劃分成好料和廢料兩部分，由圖像采集裝置收集深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集；

53.步驟s2：根據(jù)直方圖均衡化方法調(diào)整物料圖片的增益，并保存增益增強(qiáng)后的圖像；

54.步驟s3：利用數(shù)字圖像的中值濾波算法，消除圖像中的椒鹽噪聲；

55.步驟s4：利用形態(tài)學(xué)算法對(duì)圖像腐蝕處理，檢索目標(biāo)之間的粘連；

56.步驟s5：采用連通域搜索算法尋找可能的目標(biāo)區(qū)域，并利用分割閾值去除偽目標(biāo)；

57.步驟s6：分割目標(biāo)圖像，并柵格化成25*25的小目標(biāo)，同時(shí)將目標(biāo)以外的背景圖像標(biāo)記為mask掩碼圖像；

58.步驟s7：將小目標(biāo)圖像送入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分類模型，比對(duì)識(shí)別為好料和廢料的置信度；

59.步驟s8：計(jì)算柵格化圖像每個(gè)分類的粒度、8連通分類占比、r值、k值分?jǐn)?shù)；

60.步驟s9：根據(jù)多分類信息融合后的類別，分別乘上每個(gè)評(píng)判特征的加權(quán)因子，計(jì)算出每個(gè)物料被識(shí)別為好料和壞料的得分值，與設(shè)定的目標(biāo)分類閾值相比較，確定物料種類。

61.其中，步驟s2中，圖像增益增強(qiáng)公式如下：

62.qij＝(pij?bj)*(gj?bj)；

63.式中，gj表示射源打開時(shí)采集的空皮帶圖像第j列的像素平均值；bj表示射源關(guān)閉時(shí)空皮帶圖像第j列的像素平均值；pij表示實(shí)時(shí)物料圖像第i行第j列的像素。

64.其中，步驟s9中，確定物料種類的計(jì)算公式為：

65.ad＝ρ1*p+ρ2*v+ρ3*k+...+ρn*r；

66.式中，ad是物料的綜合得分值，ρ1、ρ2、ρ3、...、ρn表示加權(quán)因子，p表示深度網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出的類別得分值，v表示柵格化小目標(biāo)的類別得分占比、r表示根據(jù)朗格?比爾定律計(jì)算出的r特征值。

67.值得注意的是，上述系統(tǒng)實(shí)施例中，所包括的各個(gè)單元只是按照功能邏輯進(jìn)行劃分的，但并不局限于上述的劃分，只要能夠?qū)崿F(xiàn)相應(yīng)的功能即可；另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

68.另外，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述各實(shí)施例方法中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，相應(yīng)的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。

69.以上公開的本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例只是用于幫助闡述本發(fā)明。優(yōu)選實(shí)施例并沒有詳盡敘述所有的細(xì)節(jié)，也不限制該發(fā)明僅為所述的具體實(shí)施方式。顯然，根據(jù)本說明書的內(nèi)容，可作很多的修改和變化。本說明書選取并具體描述這些實(shí)施例，是為了更好地解釋本發(fā)明的原理和實(shí)際應(yīng)用，從而使所屬技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員能很好地理解和利用本發(fā)明。本發(fā)明僅受權(quán)利要求書及其全部范圍和等效物的限制。技術(shù)特征：

1.一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，包括布料裝置、識(shí)別裝置、執(zhí)行裝置、除塵系統(tǒng)、散熱系統(tǒng)和x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)，其特征在于：所述布料裝置，用于從振動(dòng)斗將礦石輸入料口，通過布料驅(qū)動(dòng)電機(jī)將礦石均勻平攤到傳動(dòng)皮帶上；所述識(shí)別裝置包括設(shè)置在傳動(dòng)皮帶上方的雙能x射線發(fā)生裝置和雙能x射線發(fā)生裝置直射點(diǎn)下方的雙能x射線探測(cè)器；所述執(zhí)行裝置由電磁閥、分選氣缸和噴嘴構(gòu)成，用于控制高壓風(fēng)在目標(biāo)礦石在拋出過程中對(duì)礦石進(jìn)行噴吹擊打；所述除塵系統(tǒng)安裝在振動(dòng)斗上，用于對(duì)礦石輸送過程中灰塵進(jìn)行除塵；所述散熱系統(tǒng)安裝在識(shí)別裝置上，用于對(duì)雙能x射線發(fā)生裝置工作過程中產(chǎn)生的熱量進(jìn)行散熱；所述x射線隔離保護(hù)系統(tǒng)為罩設(shè)在雙能x射線發(fā)生裝置外部的鉛房，用于防止x射線對(duì)人體造成傷害。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，其特征在于，所述雙能x射線探測(cè)器采用凹槽式底座進(jìn)行固定；所述凹槽式底座，用于根據(jù)射線入射角調(diào)整探測(cè)器的排版弧度，糾正物料成像發(fā)生的變形。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，其特征在于，所述執(zhí)行裝置的噴嘴為高壓風(fēng)噴嘴；所述高壓風(fēng)噴嘴呈陣列式布置，根據(jù)被執(zhí)行對(duì)象的位置和形狀信息，智能控制相應(yīng)位置的多個(gè)高壓風(fēng)噴嘴開合狀態(tài)及開合時(shí)間。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，其特征在于，所述雙能x射線發(fā)生裝置出口的出束形狀為扇形狀；所述雙能x射線發(fā)生裝置的出口處安裝有朝下開有扇形口的準(zhǔn)直器。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選設(shè)備，其特征在于，所述準(zhǔn)直器的扇形的最大輻射扇形角度范圍為80～105度。6.一種基于雙能x射線礦石智能分選方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟s1：挑選較高品位礦石并劃分成好料和廢料兩部分，由圖像采集裝置收集深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集；步驟s2：根據(jù)直方圖均衡化方法調(diào)整物料圖片的增益，并保存增益增強(qiáng)后的圖像；步驟s3：利用數(shù)字圖像的中值濾波算法，消除圖像中的椒鹽噪聲；步驟s4：利用形態(tài)學(xué)算法對(duì)圖像腐蝕處理；步驟s5：采用連通域搜索算法尋找可能的目標(biāo)區(qū)域，并利用分割閾值去除偽目標(biāo)；步驟s6：分割目標(biāo)圖像，并柵格化成25*25的小目標(biāo)，同時(shí)將目標(biāo)以外的背景圖像標(biāo)記為mask掩碼圖像；步驟s7：將小目標(biāo)圖像送入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分類模型，比對(duì)識(shí)別為好料和廢料的置信度；步驟s8：計(jì)算柵格化圖像每個(gè)分類的粒度、8連通分類占比、r值、k值分?jǐn)?shù)；步驟s9：根據(jù)多分類信息融合后的類別，分別乘上每個(gè)評(píng)判特征的加權(quán)因子，計(jì)算出每個(gè)物料被識(shí)別為好料和壞料的得分值，與設(shè)定的目標(biāo)分類閾值相比較，確定物料種類。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選方法，其特征在于，所述步驟s2中，圖像增益增強(qiáng)公式如下：

qij＝(pij?bj)*(gj?bj)；式中，gj

表示射源打開時(shí)采集的空皮帶圖像第j列的像素平均值；bj

表示射源關(guān)閉時(shí)空皮帶圖像第j列的像素平均值；pij

表示實(shí)時(shí)物料圖像第i行第j列的像素。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于雙能x射線礦石智能分選方法，其特征在于，所述步驟s9中，確定物料種類的計(jì)算公式為：ad＝ρ1*p+ρ2*v+ρ3*k+...+ρn*r；式中，ad是物料的綜合得分值，ρ1、ρ2、ρ3、...ρn表示加權(quán)因子，p表示深度網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算出的類別得分值，v表示柵格化小目標(biāo)的類別得分占比、r表示根據(jù)朗格

?

比爾定律計(jì)算出的r特征值。

技術(shù)總結(jié)

本發(fā)明公開了一種基于雙能X射線礦石智能分選設(shè)備和方法。本發(fā)明包括布料裝置、識(shí)別裝置、執(zhí)行裝置、除塵系統(tǒng)、散熱系統(tǒng)和X射線隔離保護(hù)系統(tǒng)；識(shí)別裝置包括設(shè)置在傳動(dòng)皮帶上方的雙能X射線發(fā)生裝置和雙能X射線發(fā)生裝置直射點(diǎn)下方的雙能X射線探測(cè)器；執(zhí)行裝置由電磁閥、分選氣缸和噴嘴構(gòu)成，用于控制高壓風(fēng)在目標(biāo)礦石在拋出過程中對(duì)礦石進(jìn)行噴吹擊打。本發(fā)明通過圖像采集獲取好料和廢料圖片作為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練樣本集，對(duì)采集的礦石樣本圖像進(jìn)行處理，找到目標(biāo)區(qū)域并進(jìn)行分割后，將小目標(biāo)圖像送入訓(xùn)練好的分類模型中，對(duì)比識(shí)別為好料和廢料的置信度，根據(jù)多分類信息融合后的類別，確定物料種類，提高了礦石分選效率，同時(shí)節(jié)能環(huán)保。保。保。

技術(shù)研發(fā)人員：肖颯

受保護(hù)的技術(shù)使用者：合肥名德光電科技股份有限公司

技術(shù)研發(fā)日：2021.03.18

技術(shù)公布日：2021/6/25