一种可除尘的便于装拆式模块传感设备

技术领域

本发明涉及矿石加工设备技术领域，具体为一种可除尘的便于装拆式模块传感设备。

背景技术

矿石是指可从中提取有用组分或其本身具有某种可被利用的性能的矿物往往使用于矿石的分选设备内，对不同尺寸的矿石进行击打识别操作。

在以下方面：

1、现有的模块化防爆射线传感器装置通常为条形状，识别范围小，对矿石识别效果低，导致最终分选打击不精确，要想增强识别效果就要做大，导致在分选设备内安装空间占用较大；

2、现有模块化防爆射线传感器装置通常不是分段式的，且装置之间的拆装便捷性较差，不易更换，进而拖累工作进度，使得维修成本上升；

3、现有模块化防爆射线传感器装置与分选设备关系设置模糊，只能够单一进行分选处理，效率较低。

因此，提出一种可除尘的便于装拆式模块传感设备。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可除尘的便于装拆式模块传感设备，以解决上述背景技术中提出的模块化防爆射线传感器装置在分选设备内安装空间占用较大，且对模块化防爆射线传感器装置之间的拆装便捷性不高的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种可除尘的便于装拆式模块传感设备，包括第一模块传感设备，所述第一模块传感设备的侧壁可拆卸连接有第二模块传感设备，所述第一模块传感设备的外壁固定连接有连接卡杆，所述连接卡杆的外壁卡合连接有与第二模块传感设备外壁固定连接的安装盒。

进一步的，所述第二模块传感设备通过连接卡杆和安装盒与第一模块传感设备之间构成安装结构。

进一步的，所述第一模块传感设备与第二模块传感设备的连接部位呈环形设置。

进一步的，所述控制面板包括信息采集单元，尺寸识别单元、粒度分析单元、优化调整单元和故障反馈单元；

信息采集单元用于实时采集矿石图像信息，矿石图像信息包括初始矿石图像和打击后的矿石图像，并将矿石图像信息发送给尺寸识别单元；

尺寸识别单元接收到矿石图像信息，并进行矿石尺寸识别处理，生成对应的识别信号，且当接收到的是初始矿石图像，生成的为对不同尺寸的矿石进行击打处理的识别信号，并将识别信号发送给匹配的破碎机进行破碎处理；当接收到的为打击后的矿石图像，仅生成计算矿石尺寸大小的识别信号，并将识别信号发送给粒度分析单元；

粒度分析单元获取打击后的矿石图像，并结合接收到的识别信号进行粒度分析，生成粒度精度参数，再将粒度精度参数发送给优化调整单元；

优化调整单元接收到粒度精度参数，并分析建立参数优化模型，实现自动化打击识别的效果；

故障反馈单元用于实时监测各个单元的数据信息，并根据正常的工作状态和数据指标，来确定是否存在明显差异或异常现象的故障功能段，以提高过程的安全性和效率。

进一步的，所述安装盒的外壁与连接卡杆的连接部位开设有连接槽，所述连接卡杆的外壁卡合连接有与安装盒内壁滑动连接的伸缩卡杆，所述伸缩卡杆的外壁固定连接有与安装盒外壁滑动连接的伸缩杆，所述伸缩杆的外壁套接有与安装盒外壁固定连接的弹簧，所述弹簧的一端固定连接有与伸缩杆一端固定连接的拉块。

进一步的，所述伸缩卡杆与连接卡杆之间的连接部位外壁轮廓呈斜面。

进一步的，所述伸缩杆通过伸缩卡杆和弹簧与安装盒之间构成伸缩结构。

进一步的，矿石尺寸具体的识别过程如下：

获取预设时间内的矿石图像，并将矿石图像随机划分成多个区域块，对每个区域块预设一个W

其中测量比例尺的具体设定的过程为：

A1，将每个区域块的图像坐标转换成三维坐标，并构建三维矿石立体图；

A2，获取三维矿石立体图与相机的距离位置，进行测量比例尺的生成。

进一步的，粒度分析的具体过程如下：

B1，获取预设时间内的矿石图像，并进行灰度化和滤波处理；

B2，对处理后的矿石图像进行图像重建，并获取重建图像的矿石粒度，再将矿石粒度与预设矿石粒度区间进行对比：

当矿石粒度大于预设粒度区间，则不符合粒度范围；

当矿石粒度小于等于预设粒度区间，表示矿石粒度符合范围，进行矿石计数，并计算粒度精度参数Q；

其中图像重建的具体过程如下：

Sa，图像二值化：设置一个s*s的滑窗，用于扫描滤波后的矿石图像，取窗口内的像素均值作为局部阈值，当像素小于局部阈值，将此时像素赋值为0，标记为黑色；当像素大于局部阈值，将此时像素赋值为1，标记为白色；

Sb，对二值化后的图像进行形态学变换操作，设定一个结构元素Se，将所述结构元素Se的中心点与二值化图像的每个像素点进行位置对应，并进行膨胀处理和腐蚀处理运算；

Sc，当结构元素Se的中心点与二值化图像中的黑色像素点重叠，则将当前像素点的黑色区域扩张为结构元素Se包含的区域；当结构元素Se的中心点与二值化图像中的白色像素点重叠，则保持当前像素点为白色，并进行连通域的标记；

Sd，将图像的最大连通域作为背景区域，以获取矿石区域，并对矿石个数进行分析。

进一步的，自动化打击识别的具体过程如下：

C1，获取预设时间内的粒度分析精度参数Q、打击后的矿石尺寸S和打击参数Tn，并赋予相应的指标权重，建立参数优化模型，并将三项数据进行公式化分析生成综合评估参数Yw；其中打击参数Tn为获取的是破碎机设定的综合参数，包括对矿石的打击时间、打击速度和打击功率；

C2，将评估参数Yw与预设的评估参数G进行对比，并生成对应的优化信号，发送给破碎设备，进行打击参数的调整：

当Yw＜G，需要减小打击程度，即生成减小打击信号；

当Yw＞G，需要增大打击程度，即生成增大打击信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过安装盒的设置，当在通过模块传感设备对矿石进行分选精准打击时，为了提高对模块传感设备之间便捷组装的效果，在需要对两组模块传感设备进行安装时，通过连接卡杆的连接，将模块传感设备插入到安装盒内，并通过连接卡杆和伸缩卡杆的连接部位呈斜面的情况下，对弹簧进行挤压运动，直到连接卡杆和伸缩卡杆的连接部位呈平面，并在弹簧的反作用下，对伸缩杆和伸缩卡杆进行伸缩运动，起到对连接卡杆进行卡合固定的作用，达到对模块传感设备之间便捷拆装的效果，起到对分段式模块化防爆射线传感器装置之间拆装便捷性的作用。

2、本发明通过识别矿石图像，进行矿石尺寸的提取，并生成对不同矿石的击打识别信号，发送给匹配的破碎机进行破碎；再次提取打击处理后的矿石图像，分析矿石精度，并建立参数优化模型，通过内部的算法实现实时自动化打击处理，将打击信号发送给破碎设备，进行破碎参数的调整，以实现对打击程度进行控制，从而实现整个装置系统的优化，保证了矿石粒度的精确，以提高分选的高识别程度；同时模块传感器之间集合不同的工作单元，且每一工作单元设置信号反馈，有利于提高效率，降低维修成本。

附图说明

图1为模块传感设备之间连接的立体结构示意图；

图2为连接卡杆与安装盒之间连接爆炸的立体结构示意图；

图3为连接卡杆与伸缩卡杆连接配合下的立体结构示意图；

图4为流程框图。

图中：1、第一模块传感设备；2、第二模块传感设备；3、连接卡杆；4、安装盒；5、连接槽；6、伸缩卡杆；7、伸缩杆；8、拉块；9、弹簧。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：如图1-图3所示，一种可除尘的便于装拆式模块传感设备，包括第一模块传感设备1，第一模块传感设备1的侧壁可拆卸连接有第二模块传感设备2，第一模块传感设备1的外壁固定连接有连接卡杆3，连接卡杆3的外壁卡合连接有与第二模块传感设备2外壁固定连接的安装盒4；第一模块传感设备1与第二模块传感设备2的连接部位呈环形设置，有利于达到节省占地面积，矿石识别效率更高；同时，第二模块传感设备2通过连接卡杆3和安装盒4与第一模块传感设备1之间构成安装结构，有利于连接卡杆3与安装盒4的连接，带动第二模块传感设备2与第一模块传感设备1之间进行卡合固定，达到提高传感设备之间连接便捷性的效果，且分段式模块化防爆射线传感器装置采用模块化设计，密闭防尘结构使传感器稳定性可靠性更高。

实施例二：如图1-图3所示，本发明提出的一种可除尘的便于装拆式模块传感设备，相较于实施例一，作为本发明的另一种实施方式，安装盒4的外壁与连接卡杆3的连接部位开设有连接槽5，连接卡杆3的外壁卡合连接有与安装盒4内壁滑动连接的伸缩卡杆6，伸缩卡杆6的外壁固定连接有与安装盒4外壁滑动连接的伸缩杆7，伸缩杆7的外壁套接有与安装盒4外壁固定连接的弹簧9，弹簧9的一端固定连接有与伸缩杆7一端固定连接的拉块8，工作时，通过设置安装盒4，有利于当在通过模块传感设备对矿石进行分选精准打击时，为了提高对模块传感设备之间便捷组装的效果，在需要对两组模块传感设备进行安装时，通过连接卡杆3的连接，将模块传感设备插入到安装盒4内，并通过连接卡杆3和伸缩卡杆6的连接部位呈斜面的情况下，对弹簧9进行挤压运动，直到连接卡杆3和伸缩卡杆6的连接部位呈平面，并在弹簧9的反作用下，对伸缩杆7和伸缩卡杆6进行伸缩运动，起到对连接卡杆3进行卡合固定的作用，达到对模块传感设备之间便捷拆装的效果。

伸缩卡杆6与连接卡杆3之间的连接部位外壁轮廓呈斜面，有利于通过伸缩卡杆6与连接卡杆3之间的连接部位外壁轮廓呈斜面的设置，实现对伸缩卡杆6便捷伸缩的控制操作。

伸缩杆7通过伸缩卡杆6和弹簧9与安装盒4之间构成伸缩结构，有利于伸缩卡杆6的运动通过弹簧9的连接，带动伸缩杆7沿安装盒4的外壁滑动，达到对模块传感设备之间便捷拆装的效果。

工作原理：在使用该一种可除尘的便于装拆式模块传感设备时，当在通过模块传感设备对矿石进行分选精准打击时，为了提高对模块传感设备之间便捷组装的效果，在需要对两组模块传感设备进行安装时，通过连接卡杆3的连接，将模块传感设备插入到安装盒4内，并通过连接卡杆3和伸缩卡杆6的连接部位呈斜面的情况下，对弹簧9进行挤压运动，直到连接卡杆3和伸缩卡杆6的连接部位呈平面，并在弹簧9的反作用下，对伸缩杆7和伸缩卡杆6进行伸缩运动，起到对连接卡杆3进行卡合固定的作用，达到对模块传感设备之间便捷拆装的效果；模块传感设备之间通过设置通信接口，实现分段模块化处理；同时，各个单元集合在不同的模块传感设备中，提高了控制效率和降低维修成本，环形设置的传感器感应的范围感觉的角度更广。

实施例三：如图4所示，一种可除尘的便于装拆式模块传感设备，还包括摄像头和控制面板，摄像头为双目摄像机，适应性安装与装置上，用于获取矿石图像信息，所述控制面板包括信息处理单元、尺寸识别单元、粒度分析单元、优化调整单元和故障反馈单元；

具体工作如下：

尺寸识别单元接收到矿石图像信息，并进行矿石尺寸识别处理，生成对应的识别信号，且当接收到的是初始矿石图像，生成的为对不同尺寸的矿石进行击打处理的识别信号，并将识别信号发送给匹配的破碎机进行破碎处理；当接收到的为打击后的矿石图像，仅生成计算矿石尺寸大小的识别信号，并将识别信号发送给粒度分析单元；

其中矿石尺寸具体的识别过程如下：

获取预设时间内的矿石图像，并将矿石图像随机划分成多个区域块，对每个区域块预设一个Wi*Hi的预测框，并设置相应的测量比例尺，进行实际矿石尺寸的生成；公式为：

其中长和宽越大，矿石尺寸越大；测量比例尺越大，矿石尺寸越大；

其中测量比例尺的具体设定的过程为：：

A1，将每个区域块的图像坐标转换成三维坐标，并构建三维矿石立体图；

A1-1，获取双目相机的焦点f和相机之间的距离b，将左右图像进行匹配，计算出视觉差异，记为深度信息，即为对应点在两张图中的在X轴上的差值，公式为：

A1-2，根据以上公式再求取纵向距离Z以及横向距离X及高度Y，公式为：

A2，获取三维矿石立体图与相机的距离位置，进行测量比例尺T的生成，公式为：

将不同尺寸的击打处理的识别信号通过模块传感设备发送到分选设备（如：破碎机），分选设备按照设定的程序模式进行打击处理，并实时获取程序模式下的打击参数，用于参数优化模型的优化；通常来说，矿石尺寸大的打击时间长，尺寸小的打击时间短；再次记录打击后的矿石尺寸，并将尺寸信号发送给下一个单元进行分析；

粒度分析单元获取打击后的矿石图像，并结合接收到的识别信号进行粒度分析，生成粒度精度参数，再将粒度精度参数发送给优化调整单元；

其中粒度分析的具体过程如下：

B1，获取预设时间内的矿石图像，并进行灰度化和滤波处理；

其中灰度化和滤波处理的具体过程如下：

S1，依据设定的公式进行灰度化处理，公式为：

，其中/>

S2，设定一个滤波窗口K，用于对矿石图像的平滑扫描，并将滤波窗口K的左上角作为顶点，且分别沿顶点的水平向右方向和竖直向下方向建立X-Y坐标轴，并将滤波窗口K扫描的区域记为选定区域，再对选定区域的图像进行像素遍历，赋予像素坐标值，且与中心像素建立联系，进行加权平均处理并将值赋给中心像素，且不断更新选定区域中心的像素值，输出为滤波结果

B2，对处理后的矿石图像进行图像重建，并获取重建图像的矿石粒度，其中矿石粒度为矿石尺寸大小，再将矿石粒度与预设矿石粒度区间进行对比：

当矿石粒度大于预设粒度区间，则不符合粒度范围；

当矿石粒度小于等于预设粒度区间，表示矿石粒度符合范围，进行矿石计数，并计算粒度精度参数Q，公式为：

其中图像重建的具体过程如下：

Sa，图像二值化：设置一个s*s的滑窗，用于扫描滤波后的矿石图像，取窗口内的像素均值作为局部阈值，当像素小于局部阈值，将此时像素赋值为0，标记为黑色；当像素大于局部阈值，将此时像素赋值为1，标记为白色；

Sb，对二值化后的图像进行形态学变换操作，设定一个结构元素Se，将所述结构元素Se的中心点与二值化图像的每个像素点进行位置对应，并进行膨胀处理和腐蚀处理运算，用于对图像进一步去噪处理；公式为：

Sc，当结构元素Se的中心点与二值化图像中的黑色像素点重叠，则将当前像素点的黑色区域扩张为结构元素Se包含的区域；当结构元素Se的中心点与二值化图像中的白色像素点重叠，则保持当前像素点为白色，并进行连通域的标记，连通域标记用于区分矿石的前景与背景；

Sd，将图像的最大连通域作为背景区域，以获取矿石区域，并对矿石个数进行分析；公式为：

优化调整单元接收到粒度精度参数，并分析建立参数优化模型，实现自动化打击识别的效果；

其中自动化打击识别的具体过程如下：

C1，获取预设时间内的粒度分析精度参数Q、打击后的矿石尺寸S和打击参数Tn，并赋予相应的指标权重，建立参数优化模型，并将三项数据进行公式化分析生成综合评估参数Yw；公式为：

其中，矿石尺寸越大，评估系数越大；粒度精度参数越小，评估系数越大；打击参数越小，评估系数越大；

其中打击参数Tn为获取的是破碎机设定的综合参数，包括对矿石的打击时间、打击速度和打击功率；公式为：

其中打击时间越大，打击参数越大；打击速度越大，打击参数越大；打击功率越大，打击参数越大；

C2，将评估参数Yw与预设的评估参数G进行对比，并生成对应的优化信号，发送给破碎设备，进行打击参数的调整：

当Yw＜G，表示矿石的粒度太小了，需要减小打击程度，即生成减小打击信号，适应性地减小打击参数；

当Yw＞G，表示矿石粒度太大了，需要增大打击程度，即生成增大打击信号，适应性地增大打击参数。

参数优化模型的建立有利于对预设时间内的工作进行评估分析，通过模块传感器之间与分选设备（如：破碎机）的通信，可以将评估信号发送到对应的信号模块，从而改变打击参数，实现对打击程度的改变，最终实现处理过程的优化；

故障反馈单元用于实时监测各个单元的数据信息，并根据正确的工作状态和数据指标，来确定是否存在明显差异或异常现象的故障功能段，以提高过程的安全性和效率。

综合上述技术方案：本发明通过在模块传感设备和分选设备（如：破碎设备）之间构建关系模型，加强了装置之间的联系；模块传感设备之间呈环形连接，为分段式结构，解决了传统设备占用空间大和设备之间无法便捷拆装的问题；同时模块传感设备上集成了控制面板，通过采集矿石图像，进行矿石尺寸的提取，并生成对相对应的识别信号，将其发送给对应的装置或者单元，加强了设备之间的紧密性；在此过程中，将不同矿石的击打识别信号发送给匹配的破碎机进行破碎，并再次提取打击处理后的矿石图像，进行尺寸信号提取用于分析矿石精度，并建立参数优化模型，通过内部的算法实现实时自动化打击处理，再将打击信号发送给破碎设备，进行破碎参数的调整，以实现对打击程度进行控制，从而实现整个装置系统的优化，保证了矿石粒度的精确，以提高分选的高识别程度；同时模块传感器之间集合不同的工作单元，且每一工作单元设置信号反馈，有利于提高效率，降低维修成本。

上述公式是均由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置；

本发明的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。