一种用于矿石分选的图像识别机构及识别方法

技术领域

本发明属于矿石分选技术领域，具体涉及一种用于矿石分选的图像识别机构及识别方法。

背景技术

矿石的分选方法有多种，结合矿石特征通常选用的方法包括重选、磁选和浮选等；而图像识别技术是矿石分选人工智能的一个重要领域，其以图像的主要特征为基础，通过模式识别、模板匹配或原型匹配等适配模型对图像进行辨识处理；原矿开采后，其粗粒在矿石和废石之间存在着图像特征差异，因此可以利用图像识别技术对其进行拣选作业，能够达到较好的矿石分选效果。

中国专利CN106269564B公开了一种基于图像识别技术和机械手臂的矿石分选工艺，其通过图像采集器和图像识别器对物品进行识别，并通过处理器对气杠、驱动电机、第一电机和第二电机进行控制，实现自动识别矸石和木块，并完成对矸石和木块的分拣。

然而采用抓取分拣的方式，由于矿石和矿渣的混合不均匀，当矿渣量大或矿石量大时，传输带需要根据机械臂抓取的最慢速度进行调节，造成矿石分拣效率低的问题，同时由于矿石分拣容易造成灰尘漂浮，造成空气粉尘含量大的问题。

发明内容

本发明针对现有技术存在的不足，提供了一种用于矿石分选的图像识别机构及识别方法，具体技术方案如下：

一种用于矿石分选的图像识别机构，包括用于矿石图像识别的识别机构、用于矿石分选的分料机构、用于矿石粉尘去除的除尘机构；

所述分料机构包括呈矩阵分布的上翻机构和下翻机构，且上翻机构和下翻机构均设置有用于驱动的伺服电机；

所述识别机构包括呈线形分布的第二摄像头和呈扇形分布的第一摄像头；

所述第一摄像头、第二摄像头和伺服电机均与控制箱电性连接。

优选的，所述分料机构还包括用于上翻机构和下翻机构支撑的支撑架，所述下翻机构包括支撑架内转动安装的下翻卡板，以及支撑架下方安装的第一伺服电机，所述第一伺服电机外表面固定有第一调节杆，且第一调节杆与下翻卡板接触，所述上翻机构包括支撑架内转动安装的上翻卡板，以及支撑架下方安装的第二私服电机，所述第二私服电机外表面固定有第二调节杆，且第二调节杆与上翻卡板接触，所述上翻机构还包括用于上翻卡板复位的复位件。

优选的，所述复位件包括支撑架下方安装的弹簧支架，所述弹簧支架和上翻卡板之间固定有复位弹簧。

优选的，所述识别机构还包括分料机构上固定的摄像架，所述摄像架远离分料机构的一端固定有摄像板，所述第一摄像头固定在摄像板上，所述识别机构还包括用于支撑第二摄像头的龙门架，且龙门架固定在送料传输架上。

优选的，所述除尘机构包括分料机构下方固定的集尘罩，以及集尘罩下部固定的导流管，所述导流管下端外表面固定有集水管，所述导流管的内部设置有雾化喷嘴，且导流管与集水管连通，所述导流管的上端内部安装有导流风扇，所述导流管的下端内部安装有螺旋导流片，且螺旋导流片与雾化喷嘴错位设置。

优选的，所述集水管内安装的雾化喷嘴等间距环绕设置，所述集水管和螺旋导流片均设置有两个。

优选的，还包括传输机构，所述传输机构包括为双层结构的送料传输架和第二下料架、与第二下料架处于同一平面的第一下料架，所述送料传输架位于第二下料架的上方，所述送料传输架的一端位于分料机构的上方，所述第一下料架位于分料机构下端的下方，所述第二下料架位于分料机构的正下方，且第二下料架和分料机构之间设置有用于矿石导流的导流板。

一种用于矿石分选的图像识别机构的识别方法，识别方法包括以下步骤：

步骤一，矿石物料输送；

步骤二，图像识别；

步骤三，矿石分选；

步骤四，分类传输。

优选的，在步骤二中，图像识别包括以下过程：

S1，图像采集：通过第二摄像头对送料传输架上传输的矿石进行预图像采集，通过第一摄像头对分料机构上掉落的矿石进行精准图像采集；

S2，数据预处理：对采集的图像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强，预处理的目的是提高图像质量，减少干扰因素对后续处理的影响；

S3，特征提取：从预处理后的图像中提取有助于分类的特征，特征可以是图像的纹理、形状、颜色等信息，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图、颜色直方图；

S4，训练模形：使用提取到的特征和已知的分类标签进行训练，常用的机器学习算法包括支持向量机SVM、决策树、随机森林，通过训练，模形能够学习不同矿石类别之间的特征差异，从而能够对新的未知矿石进行分类；

S5，测试与评估：使用训练好的模形对新的矿石图像进行分类测试，将测试样本输入到模形中，模形会根据学习到的规律给出预测结果，通过与真实标签对比，评估模形的准确性和性能；

S6，部署应用：将训练好的模形应用于实际的矿石分选过程中，通过拍摄矿石图像，然后使用训练好的模形对图像进行分类，从而实现自动化的矿石分选。

优选的，在步骤三中，矿石分选包括以下过程：

A1，标记，根据图像识别的分类，对矿石进行标记；

A2，驱动，控制箱通过控制器控制第一伺服电机和第二私服电机的驱动；

A3，分选，标记后通过分料机构把不同标记的矿石分选到第一下料架或第二下料架上。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过呈矩阵分布的上翻机构和下翻机构组成的分料机构，进而便于上翻机构和下翻机构配合对分料机构上掉落的矿石进行分选，而上翻机构和下翻机构均通过伺服电机进行驱动，便于对矿石进行分选，而识别机构包括呈线形分布的第二摄像头、以及呈扇形分布的第一摄像头，便于第二摄像头对矿石进行预先拍摄，便于第一摄像头对矿石进行最终拍摄，而除尘机构用于矿石分选过程中对空气中的粉尘进行过滤。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明中的分料机构立体结构示意图；

图3为本发明中的分料机构结构示意图；

图4为本发明中的除尘机结构示意图；

图5为本发明中的导流管剖面结构示意图；

图6为本发明中的集水管和雾化喷嘴结构示意图。

附图标记：1、送料传输架；2、第一下料架；3、第二下料架；4、分料机构；41、支撑架；42、下翻卡板；43、第一伺服电机；44、第一调节杆；45、上翻卡板；46、第二私服电机；47、第二调节杆；48、弹簧支架；49、复位弹簧；5、识别机构；51、摄像架；52、摄像板；53、第一摄像头；54、龙门架；55、第二摄像头；6、除尘机构；61、集尘罩；62、导流管；63、集水管；64、导流风扇；65、雾化喷嘴；66、螺旋导流片；7、控制箱；8、导流板。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行描述。

请参阅图1-6，本发明提供一种技术方案：一种用于矿石分选的图像识别机构，包括用于矿石图像识别的识别机构5、用于矿石分选的分料机构4、用于矿石粉尘去除的除尘机构6；

分料机构4包括呈矩阵分布的上翻机构和下翻机构，且上翻机构和下翻机构均设置有用于驱动的伺服电机；

识别机构5包括呈线形分布的第二摄像头55和呈扇形分布的第一摄像头53；

第一摄像头53、第二摄像头55和伺服电机均与控制箱7电性连接。

本实施方案中，通过呈矩阵分布的上翻机构和下翻机构组成的分料机构4，进而便于上翻机构和下翻机构配合对分料机构4上掉落的矿石进行分选，而上翻机构和下翻机构均通过伺服电机进行驱动，便于对矿石进行分选，而识别机构5包括呈线形分布的第二摄像头55、以及呈扇形分布的第一摄像头53，便于第二摄像头55对矿石进行预先拍摄，便于第一摄像头53对矿石进行最终拍摄，而除尘机构6用于矿石分选过程中对空气中的粉尘进行过滤。

具体的，分料机构4还包括用于上翻机构和下翻机构支撑的支撑架41，下翻机构包括支撑架41内转动安装的下翻卡板42，以及支撑架41下方安装的第一伺服电机43，第一伺服电机43外表面固定有第一调节杆44，且第一调节杆44与下翻卡板42接触，上翻机构包括支撑架41内转动安装的上翻卡板45，以及支撑架41下方安装的第二私服电机46，第二私服电机46外表面固定有第二调节杆47，且第二调节杆47与上翻卡板45接触，上翻机构还包括用于上翻卡板45复位的复位件，复位件包括支撑架41下方安装的弹簧支架48，弹簧支架48和上翻卡板45之间固定有复位弹簧49。

本实施例中，通过由下翻卡板42、第一伺服电机43和第一调节杆44组成的下翻机构，便于第一伺服电机43通电时带着第一调节杆44旋转，而第一调节杆44旋转时带着下翻卡板42下翻，矿石沿着下翻卡板42向下掉落，而上翻卡板45、第二私服电机46、第二调节杆47、弹簧支架48和复位弹簧49组成上翻机构，而弹簧支架48和弹簧支架48配合用于上翻卡板45上翻后复位，而第二私服电机46旋转时通过第二调节杆47带着上翻卡板45上翻，实现上翻机构和下翻机构配合对矿石进行分选。

具体的，识别机构5还包括分料机构4上固定的摄像架51，摄像架51远离分料机构4的一端固定有摄像板52，第一摄像头53固定在摄像板52上，识别机构5还包括用于支撑第二摄像头55的龙门架54，且龙门架54固定在送料传输架1上。

具体的，除尘机构6包括分料机构4下方固定的集尘罩61，以及集尘罩61下部固定的导流管62，导流管62下端外表面固定有集水管63，导流管62的内部设置有雾化喷嘴65，且导流管62与集水管63连通，导流管62的上端内部安装有导流风扇64，导流管62的下端内部安装有螺旋导流片66，且螺旋导流片66与雾化喷嘴65错位设置，集水管63内安装的雾化喷嘴65等间距环绕设置，集水管63和螺旋导流片66均设置有两个。

本实施例中，通过由集尘罩61、导流管62、集水管63、导流风扇64、雾化喷嘴65和螺旋导流片66组成的除尘机构6，而导流管62内设置的导流风扇64用于把分料机构4周围的空气吸入，而集尘罩61用于对空气进行收集，便于收集的后空气通过雾化喷嘴65时进行加湿，从而达到了对空气内灰尘进行除尘的目的，而导流管62内设置的螺旋导流片66用于对空气进行导流，便于灰尘与水雾结合。

具体的，还包括传输机构，传输机构包括为双层结构的送料传输架1和第二下料架3、与第二下料架3处于同一平面的第一下料架2，送料传输架1位于第二下料架3的上方，送料传输架1的一端位于分料机构4的上方，第一下料架2位于分料机构4下端的下方，第二下料架3位于分料机构4的正下方，且第二下料架3和分料机构4之间设置有用于矿石导流的导流板8。

一种用于矿石分选的图像识别机构的识别方法，识别方法包括以下步骤：

步骤一，矿石物料输送；

步骤二，图像识别；

步骤三，矿石分选；

步骤四，分类传输。

具体的，在步骤二中，图像识别包括以下过程：

S1，图像采集：通过第二摄像头55对送料传输架1上传输的矿石进行预图像采集，通过第一摄像头53对分料机构4上掉落的矿石进行精准图像采集；

S2，数据预处理：对采集的图像数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强，预处理的目的是提高图像质量，减少干扰因素对后续处理的影响；

S3，特征提取：从预处理后的图像中提取有助于分类的特征，特征可以是图像的纹理、形状、颜色等信息，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图、颜色直方图；

S4，训练模形：使用提取到的特征和已知的分类标签进行训练，常用的机器学习算法包括支持向量机SVM、决策树、随机森林，通过训练，模形能够学习不同矿石类别之间的特征差异，从而能够对新的未知矿石进行分类；

S5，测试与评估：使用训练好的模形对新的矿石图像进行分类测试，将测试样本输入到模形中，模形会根据学习到的规律给出预测结果，通过与真实标签对比，评估模形的准确性和性能；

S6，部署应用：将训练好的模形应用于实际的矿石分选过程中，通过拍摄矿石图像，然后使用训练好的模形对图像进行分类，从而实现自动化的矿石分选。

具体的，在步骤三中，矿石分选包括以下过程：

A1，标记，根据图像识别的分类，对矿石进行标记；

A2，驱动，控制箱7通过控制器控制第一伺服电机43和第二私服电机46的驱动；

A3，分选，标记后通过分料机构4把不同标记的矿石分选到第一下料架2或第二下料架3上。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。