[发明专利]煤与矸石分选装置及其分选方法

权利要求书

1.一种煤与矸石分选装置，包括振动给煤机(1)、传送带(2)、排队装置(3)、高压喷枪(9)、煤块通道(8)和矸石通道(10)，所述振动给煤机(1)通过所述传送带(2)传送待处理料，所述煤块通道(8)和矸石通道(10)位于所述传送带(2)末端的下方，所述排队装置(3)安装在所述传送带(2)的始端，所述高压喷枪(9)安装在所述传送带(2)的末端，所述高压喷枪(9)的喷嘴逆着运行方向与所述传送带(2)的末端相对，其特征在于：还包括图像传感器(4)、图像采集器(11)、微处理器(5)、上位机(6)和分选控制器(7)，所述图像传感器(4)安装在所述传送带(2)的上方，所述图像传感器(4)输出的测量信号经所述图像采集器(11)传输至所述微处理器(5)进行实时处理，然后通过USB通信方式将信息传送到所述上位机(6)，所述上位机(6)进行图像信息的预处理、特征提取并建立软测量模型，然后输出分选信号并通过串口通信传送给所述分选控制器(7)，所述分选控制器(7)将分选信号输出至所述高压喷枪(9)分别执行动作使煤落入所述煤通道(8),矸石自所述传送带(2)落入所述矸石通道(10)。

2.根据权利要求1所述的煤与矸石分选装置，其特征在于：其中所述图像传感器(4)采用型号为OV7670的CMOS图像敏感器件。

3.根据权利要求1或2所述的煤与矸石分选装置，其特征在于：其中所述微处理器(5)采用型号为C8051F340的芯片构成。

4.根据权利要求3所述的煤与矸石分选装置，其特征在于：其中所述分选控制器(7)采用型号为STC89C52的芯片构成。

5.根据权利要求4所述的煤与矸石分选装置，其特征在于：其中所述微处理器(5)通过USB通信方式将信息传送到所述上位机(6)，所述上位机(6)输出的分选信号通过串口通信传送给所述分选控制器(7)。

6.一种煤与矸石分选方法，该方法设置振动给煤机(1)、传送带(2)、排队装置(3)、高压喷枪(9)、煤块通道(8)和矸石通道(10)，以及图像传感器(4)、图像采集器(11)、微处理器(5)、上位机(6)和分选控制器(7)，其特征在于：该方法包括：

(1)在所述传送带(2)的上方安装图像传感器(4)；

(2)所述图像采集器(11)按照设定频率进行图像采样、显示和存储，传送带(2)的运行速度为1.5m/s，则每秒钟采样3帧图像；

(3)所述上位机(6)进行图像信息的预处理、特征提取并建立基于BP的神经网络软测量模型，其中：

图像信息的预处理包括去噪、图像增强和图像分割；

图像信息的特征提取包括提取目标的灰度特征值，Tamura纹理特征的粗糙度、对比度和方向度，以及灰度共生矩阵中的熵、二阶矩和相关度，用这些值顺序组成特征值向量，作为识别图像信息的输入量；

建立基于BP的神经网络软测量模型包括设定神经网络隐含层神经元个数，然后在对采集的待处理料样本图像进行神经网络训练识别，将误差逐渐缩小至要求范围之内；

(4)将煤的识别结果用“0”表示，矸石的识别结果用“1”表示，所述上位机(6)输出分选信号至所述分选控制器(7)，所述分选控制器(7)控制所述高压喷枪(9)执行动作使煤落入所述煤通道(8)，矸石自所述传送带(2)落入所述矸石通道(10)。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：其中所述步骤3)中对采集的待处理料样本图像进行神经网络训练识别的步骤是：

1）制定网络的拓扑结构，将网络设置为三层；

2）设定网络的参数，包括分类精度、循环次数和样本特征值向量的各个常数因子，对网络进行初始化设置；

3）计算各层网络输入矩阵的权值系数和输出，判断该网络的输出精度是否达到要求，首先判断某一样本的输出误差是否达到了预先设定的误差要求，若否，则修改权值系数后返回重新计算；若是，则继续判断全部样本的输出误差是否在要求的范围之内；若全部样本的输出误差在误差要求范围内则继续向下执行，判断循环次数是否超过设定的最大循环次数，若是，则该网络没有实现预期效果，需要修正网络的参数。

4）以修正后的网络参数对各层网络输入矩阵进行上述计算，直到对比实际输出和期望输出后,样本图像识别归为输出误差最小的一类。