[发明专利]一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置及方法

权利要求书

1.一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置，其特征在于：包含浮选尾矿灰分评估单元(3)、浮选尾矿粒度检测单元(12)和高性能处理器(14)，所述浮选尾矿灰分评估单元(3)与浮选尾矿粒度检测单元(12)连通，高性能处理器(14)内置于浮选尾矿粒度检测单元(12)中；

浮选尾矿灰分评估单元(3)包括相机(1)、光源一(2)、矿浆入料口(4)、采样口(5)、光源二(6)、浓度计(7)和紧缩排料口(30)，浮选尾矿灰分评估单元(3)为密闭暗室结构，光源一(2)和光源二(6)内嵌于暗室顶部两侧，相机(1)安装于暗室顶部，矿浆入料口(4)和采样口(5)设置于暗室侧面，浓度计(7)与暗室相通，紧缩排料口(30)设置于暗室底部；

浮选尾矿粒度检测单元(12)包含制样单元(8)和检测单元(13)，制样单元(8)和检测单元(13)相邻，二者之间上半部分通过防水隔板(15)分隔；制样单元(8)包括微型矿浆泵(26)、微小流量计(25)、电控加水阀(9)、清水管路(10)、尾矿矿浆管路(11)、缓冲漏斗(27)和对称镰刀型滤网(28)，微型矿浆泵(26)的入口与浮选尾矿灰分评估单元(3)连通，出口通过尾矿矿浆管路(11)与缓冲漏斗(27)连接；清水管路(10)与尾矿矿浆管路(11)连接，电控加水阀(9)设置在清水管路(10)上，微小流量计(25)设置在微型矿浆泵(26)与缓冲漏斗(27)之间；对称镰刀型滤网(28)设置在缓冲漏斗(27)下方，对称镰刀型滤网(28)下方设有收口排污管二(29)；

检测单元(13)包含显微视觉相机(16)、球积分光源(17)、微型机器手(18)、按压平铺装置(19)、耐磨观测平台(20)、平台旋转机构(21)、清扫机构(22)和喷水装置(23)，显微视觉相机(16)和球积分光源(17)安装在检测单元(13)的上部，显微视觉相机(16)位于球积分光源(17)上方，球积分光源(17)的光照范围与耐磨观测平台(20)的尺寸相匹配；按压平铺装置(19)设置在耐磨观测平台(20)上，微型机器手(18)与按压平铺装置(19)连接；平台旋转机构(21)设置在耐磨观测平台(20)的侧面，清扫机构(22)和喷水装置(23)安装在耐磨观测平台(20)的底部，耐磨观测平台(20)下方设有收口排污管一(24)；

对称镰刀型滤网(28)旋转时与防水隔板(15)和耐磨观测平台(20)相接触。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置，其特征在于：所述对称镰刀型滤网(28)包括弧线形滤网(281)、直线型滤网(282)、折页(283)、旋转机构(284)和击打机构(285)，弧线形滤网(281)和直线型滤网(282)通过旋转机构(284)和击打机构(285)交叉连接，折页(283)设置在直线型滤网(282)的中部，折页(283)的折叠方向为逆时针，最大展开角度为180°，对称镰刀型滤网(28)顺时针旋转卸料过程中，当遇到防水隔板(15)和耐磨观测平台(20)阻隔，折页(283)逆时针动作，越过阻隔后，靠重力作用恢复原态。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置，其特征在于：所述微型机器手(18)为三轴驱动机械结构，可带动按压平铺装置(19)完成空间范围内任意角度的往复运动。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置，其特征在于：所述按压平铺装置(19)包括弧形刮板(191)、应力传感器(192)、橡胶球体(193)和弹簧(194)，橡胶球体(193)与弹簧(194)相连，数量和排布面积与耐磨观测平台(20)的尺寸相匹配，应力传感器(192)设置在弹簧(194)上部；弧形刮板(191)与应力传感器(192)垂直连接，设置在远离微型机器手(18)的一侧。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测装置，其特征在于：所述耐磨观测平台(20)可在平台旋转机构(21)驱动下，完成180°旋转。

6.一种基于人工仿生的浮选尾矿粒度在线检测方法，其特征在于包含以下步骤：

S1，浮选尾矿浆由矿浆入料口进入浮选尾矿灰分评估单元，通过调节矿浆入料口大小，使暗室内的循环矿浆具有稳定高度；

S2，由采样口抽取n组试样，进行人工快灰检测；

S3，采集n组样品的同时，在光源形成的均匀漫反射光照区域，相机对矿浆进行成像，完成尾矿灰分和图像特征间回归模型的标定：

y_ash＝a ln(k₁R+k₂B+k₃G+b)+c (1)

其中，y_ash是尾矿灰分值，R、G、B是图像的三个基础颜色的特征分量，k₁、k₂、k₃是三个特征分量的线性组合系数，a、b、c是系统参数，在标定过程中，利用最小二乘法函数拟合得到模型中的6个系数；

S4，应用回归模型，实时评估浮选尾矿灰分，通过灰分评估值调控微型矿浆泵的开启频率；

S5，应用微小流量计计量矿浆流量，当获得单位体积检测样本时，关闭微型矿浆泵；

S6，矿浆通过缓冲漏斗进入对称镰刀型滤网，实现固液分离；

S7，矿浆固液分离时间结束，对称镰刀型滤网在旋转机构和击打机构驱动下，顺时针旋转并振动卸料，通过调节旋转机构和击打机构频率，将煤样等概率堆置于耐磨观测平台，剩余煤样由收口排污管排出；

S8，对称镰刀型滤网顺时针旋转180°，卸料动作结束，开启电控加水阀冲洗滤网，将废液由收口排污管排出，制样过程结束；

S9，对称镰刀型滤网旋转动作结束，微型机器手带动按压平铺装置，在Z轴方向微小往复力度作用下，对耐磨观测平台前端堆积煤样进行平铺，并由应力传感器感知应力分布；

S10，微型机器手动作结束并归位，显微视觉相机在球积分光源形成的稳定均匀无影照明区域内，对耐磨观测平台上的平铺煤样进行光学成像，得到原始样本图像；

S11，对原始样本图像进行图像预处理和图像形态学处理，得到基础样本图像，对基础样本图像应用canny边缘检测算法，得到固体颗粒边缘特征的待测样本图像；

S12，应用参考物测量法，认为数字图像由像素点组成，每个像素点可以表示一定的实际面积值，以已知实际面积参考物计算单个像素点表示的实际面积值，计算待测样本图像内，所有封闭区域的面积值，得到固体颗粒的粒度级：

其中，A_a是待求固体颗粒面积，A_r是参考物面积，P_a是待求固体颗粒图像包含像素点数；P_r是参考物图像包含像数点数，k_c是校正系数；

S13，应用卷积神经网络对基础样本图像数据集内的图像数据进行训练，合理区分成像画面内粘连颗粒和独立固体大颗粒；

S14，设定面积阈值，依据S12和S13结果，分别统计固体颗粒和固体大颗粒数量及大颗粒占比，并依据应力分布值、尾矿灰分值和矿浆浓度值，定性评估固体颗粒中大颗粒的含量；

S15，成像过程结束，耐磨观测平台在平台旋转机构驱动下，完成180°旋转，在喷水装置作用下，由清扫机构清除耐磨观测平台和按压平铺装置表面的固体颗粒，废液由收口排污管排出。