[发明专利]摇床接矿位置的调整方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种摇床接矿位置的调整方法、装置、电子设备及存储介质，获取目标图像；其中，目标图像包含摇床床面上矿浆的分层特征以及接矿板当前的初始接矿位置；将目标图像输入训练好的接矿位置预测模型中，得到目标图像中的目标接矿位置；基于目标接矿位置、初始接矿位置以及预设的图像像素比，确定出接矿板的位置偏移量，基于位置偏移量，调整接矿板。采用本申请提供的技术方案通过预先训练出的接矿位置预测模型，根据获取到的目标图像确定出接矿板的目标接矿位置，进而直接对接矿位置进行调整，简化了接矿位置调整的步骤，提高了摇床的工作效率。

技术领域

本申请涉及选矿技术领域，尤其是涉及摇床接矿位置的调整方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

摇床选矿，是利用机械摇动和水流冲洗联合作用使矿粒按比重分离的过程。矿浆送入给矿槽内，同时加水，自动流到床面上，矿粒群在床条沟内受水流冲洗和床面振动而被松散、分层。上层轻矿物颗粒受到较大的水流推动，沿床面横向倾斜运动，而成为尾矿直接排出。位于床层底部的重矿物颗粒则受到床面的振动而向传动端的对面运动，而形成精矿，从精矿端排出。所以摇床能精确地产出多种质量不同的产物。

目前调整摇床接矿板的接矿位置获取满足要求的矿石品位的方法是基于精矿带厚度来实现的，需要大量的参数，处理步骤复杂，而精矿带的厚度没有传感器测量，无法获得大量有效的训练数据，导致接矿位置不准确，依旧需要操作人员根据经验逐一调整接矿位置，确定接矿板的实际接矿位置。

由此可见，目前的调整接矿位置的方式无法满足准确性以及高效率的需求。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种摇床接矿位置的调整方法、装置、电子设备及存储介质，根据所述调整方法、装置、电子设备及存储介质，采用本申请提供的技术方案通过预先训练出的接矿位置预测模型，根据获取到的目标图像确定出接矿板的目标接矿位置，进而直接对接矿位置进行调整，简化了接矿位置调整的步骤，提高了摇床的工作效率。

本申请主要包括以下几个方面：

第一方面，本申请实施例提供了一种摇床接矿位置的调整方法，所述调整方法包括：

获取目标图像；其中，所述目标图像包含摇床床面上矿浆的分层特征以及接矿板当前的初始接矿位置；

将所述目标图像输入训练好的接矿位置预测模型中，得到所述目标图像中的目标接矿位置；

基于所述目标接矿位置、所述初始接矿位置以及预设的图像像素比，确定出所述接矿板的位置偏移量，基于所述位置偏移量，调整所述接矿板。

在一些实施例中，通过以下步骤训练所述接矿位置预测模型，包括：

获取训练样本图像；其中，所述训练样本图像包含摇床床面上矿浆的分层特征以及接矿板当前的初始接矿位置；

基于所述训练样本图像，确定每个训练样本的目标接矿位置，每个训练样本的目标接矿位置指示的训练样本图像中接矿板的实际目标接矿位置；

将所述训练样本图像输入至构建好的深度学习模型中，得到训练样本图像中接矿板的预测目标接矿位置；

针对每个训练样本图像，确定训练样本图像中接矿板的实际目标接矿位置与预测目标接矿位置之间的偏差值；

若存在训练样本图像对应的偏差值大于预设偏差阈值，调整所述深度学习模型中的参数，直至每个训练样本图像对应的偏差值小于或者等于预设偏差阈值，确定所述深度学习模型训练完毕，并将训练完毕的所述深度学习模型确定为训练好的接矿位置预测模型。

在一些实施例中，所述基于所述训练样本图像，确定每个训练样本的目标接矿位置的步骤，包括：

针对于每一张训练样本图像，根据多个历史标注图像中的标注接矿位置，在该训练样本图像中标注出目标接矿位置。