[发明专利]一种用于获取矿石品位的系统及多源数据采集装置在审
申请号: | 202011595949.2 | 申请日: | 2020-12-29 |
公开(公告)号: | CN114689621A | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 李宗平;叶恒棣;过宇晟;李旭东;师本敬;吴革雄;刘鹏 | 申请(专利权)人: | 中冶长天国际工程有限责任公司 |
主分类号: | G01N23/04 | 分类号: | G01N23/04;G01N21/84;G06K9/62;G06N3/04;G06V10/80;G06V10/82 |
代理公司: | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人: | 逯长明;许伟群 |
地址: | 410006 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 用于 获取 矿石 品位 系统 数据 采集 装置 | ||
1.一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,所述矿石品位获取装置设置在矿石破碎系统与磨矿分级系统之间,其特征在于,包括矿石输送带(1)以及半封闭所述矿石输送带(1)一段区域的防护通道(2),所述防护通道(2)上方设置有连通射线源腔室(3)的开口,在所述防护通道(2)的矿石入口处设置有整平板(4);
所述射线源腔室(3)顶部设置有X射线源(5),所述X射线源(5)与所述矿石输送带(1)之间设置有准直器(6),所述矿石输送带(1)正下方设置有双能X射线探测器(7),所述防护通道(2)侧顶设置有工业相机(8);
所述X射线源(5)发射的X射线经过所述准直器(6)进行光束宽度调整后,照射在所所述矿石输送带(1)的矿石上;所述双能X射线探测器(7)用于采集矿石的X射线透射高低能灰度图像,所述工业相机(8)用于采集矿石的可见光图像,且所述工业相机(8)的图像采集区域覆盖所述双能X射线探测器(7)的图像采集区域,所述工业相机(8)的图像采集频率与所述双能X射线探测器(7)的图像采集频率一致。
2.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述射线源腔室(3)内部设置有屏蔽体(31),所述屏蔽体(31)为锥形结构,所述锥形结构的窄端连接所述X射线源(5)的出射口,所述准直器(6)设置在所述锥形结构的宽端。
3.根据权利要求2所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述屏蔽体(31)包括内层钢板和外层铅板。
4.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述射线源腔室(3)内部还设置有IP65级工业空调(32)。
5.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述射线源腔室(3)内部还设置有设备控制器(33),所述控制器(33)连接所述X射线源(5)、所述双能X射线探测器(7)和所述工业相机(8)。
6.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述射线源腔室(3)顶部设置有X射线源卡槽,所述射线源腔室(3)外壳通过密封条或密封胶进行密封。
7.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述防护通道(2)外侧设置有防护铅板,包括顶部防护铅板、两侧防护铅板和底部防护铅板,铅板厚度分别为5mm、4mm和7mm。
8.根据权利要求1所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置,其特征在于,所述所述双能X射线探测器(7)的材料为GGAG闪烁体。
9.一种用于获取矿石品位的系统,其特征在于,所述一种用于获取矿石品位的系统包括权利要求1-8任一项所述的一种用于获取矿石品位的多源数据采集装置;
所述一种用于获取矿石品位的系统还包括数据处理器,所述数据处理器连接双能X射线探测器和工业相机,用于并获取所述双能X射线探测器采集的X射线透射高低能灰度图像,获取所述工业相机采集的可见光图像;以及根据所述X射线透射高低能灰度图像和所述可见光图像,生成矿石品位预测值。
10.根据权利要求9所述的一种用于获取矿石品位的系统,其特征在于,所述数据处理器根据所述X射线透射高低能灰度图像和所述可见光图像,生成矿石品位值时,执行以下步骤:
将所述可见光图像和所述X射线透射高低能灰度图像输入至预先构建的品位预测模型中,所述品位预测模型包括特征提取网络、特征融合网络及回归预测网络;
利用所述特征提取网络提取所述可见光图像的一组可见光特征图,以及提取所述X射线透射高低能灰度图像的一组高能特征图和一组低能特征图;
利用所述特征融合网络将一组可见光特征图进行内部特征融合,获取一组可见光融合特征图;以及将一组高能特征图进行内部特征融合,获取一组高能融合特征图;以及将一组低能特征图进行内部特征融合,获取一组低能融合特征图;
以及,利用所述特征融合网络将可见光融合特征图、高能融合特征图和低能融合特征图进行融合,获得总融合特征图;
利用所述回归预测网络对所述总融合特征图进行回归预测,生成矿石品位预测值。
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