本技术提供了一种基于柔性振动盘的矿石颗粒粒度检测装置及方法,包括柔性振动盘,用于将矿石物料以一定的频率和幅度振动,使其达到均匀分布和合适的姿态;图像采集装置,用于对柔性振动盘上的矿石物料进行连续拍摄,获取矿石图像;图像处理装置,用于对矿石图像进行预处理、分割、特征提取和粒度分析,输出矿石粒度分布情况和累计分布曲线;结果输出装置,用于显示矿石图像和粒度分析结果。本发明在防止物料堆积的同时,以实现对矿石物料的姿态分布进行实时、准确、高效的检测,具有检测设备的成本低、维护易、抗干扰强、检测结果的准确性和稳定性高等优点。
背景技术
矿石粒度是衡量矿石破碎程度的关键评价指标,同时也是影响矿物加工重选环节分选效果的主要影响因素。传统的矿石(3-50m)粒度检测常采用筛分法,测量步骤繁琐且滞后时间长。目前,机器视觉技术已经在矿石粒度检测领域得到了一定的应用。通过使用机器视觉技术,可以实现对矿石粒度的非接触式、高精度、高效率的检测。机器视觉技术通常采用图像传感器获取矿石颗粒某一投影面的图像信息,并通过对图像的处理和分析,提取出矿石的粒度信息。但目前基于视觉技术的粒度检测方法在实际应用过程中,无法避免待测物料出现堆积、遮挡和不良姿态(侧立或竖立)的情况,导致其粒度检测结果有较大损失和误差。本发明根据不同形状矿石颗粒的形状特点,提出了一种适用于机器视觉识别的矿石颗粒分类方法,并且通过实验来统计不同形状颗粒振动后的姿态分布,对识别结果中的矿石姿态进行预测;我们通过使用柔性振动盘装置来对矿石颗粒群实现有效分散,基于此研究了不同振动强度和振动频率对矿石颗粒分散度的影响性,并且设定了一种矿石颗粒的位置分散效果的评价指标,用来确定本发明中振动后是否达到有效分散。其中,为了排除矿石颗粒群中处于不良姿态颗粒对粒度检测结果的影响,我们依据矿石的外形特点,以矿石单向延伸(伸长度)和双向延伸(扁平度)的程度为划分指标,将所有矿石分为四个种类,并实验和统计了不同外形种类的矿石颗粒各自的姿态分布概率,以此来对处于不良姿态矿石粒度进行补正。最终,我们提出了一种融合姿态信息的基于柔性振动盘的矿石物料分散检测系统。
实现思路