【摘 要】
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我国矿产资源丰富,开采后的矿产日趋“细”、“杂”和“难选”等特点,随着矿山绿色开采和规模化开采的推进,对矿石筛分过程的高效化和智能化的要求越来越高。开展智能矿石分选设备的研究,引导当前人工智能技术与现有矿石分选技术的深度融合,对实现高效精准的智能矿石筛分任务具有重要的战略意义与现实需求。针对现有矿石分选工序复杂、效率较低、精度较差等问题,本文提出基于深度学习的煤矸石智能分类,解决实际工程应用中煤矸
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我国矿产资源丰富,开采后的矿产日趋“细”、“杂”和“难选”等特点,随着矿山绿色开采和规模化开采的推进,对矿石筛分过程的高效化和智能化的要求越来越高。开展智能矿石分选设备的研究,引导当前人工智能技术与现有矿石分选技术的深度融合,对实现高效精准的智能矿石筛分任务具有重要的战略意义与现实需求。针对现有矿石分选工序复杂、效率较低、精度较差等问题,本文提出基于深度学习的煤矸石智能分类,解决实际工程应用中煤矸石精准分类及回收作业需求。本文的主要工作如下:（1）以双能X射线检测技术为根据,系统化的提出了矿石智能分选设备的外围硬件解决方案。首先,本文以X-SCAN F线阵列双能射线探测器及数字X射线源为基础配置组建系统成像设备,同时搭建给料模块传输煤矸石,接着采用高效喷吹分离方法实现矿石落体运动时的高速分离,最终通过Smart-200 PLC和工控机将整个硬件外设组装到一起,实现智能分选设备外围硬件电路的自动化控制和稳定工作。（2）为当前硬件外设编写客户端软件。整个软件客户端基于Win10＿x64、Qt5.12.3开发环境,以多线程并发的形式开发,和主线程一起共分为7个子线程,6个操作模块。最终实现可视化、实时化和一体化的矿石智能分选软件客户端。（3）以双能X射线成像设备为基础,研究线阵列双能探测器的矫正方案,同时探究出一种消除矿石厚度影响的R值映射法,完成煤矸石图像的采集,根据采集到的煤矸石的纹理特性和边缘细节特点,进一步对其进行对比度增强和降噪工作来降低后续神经网络的训练难度。（4）矿场中一条流水线上的煤矸石粒径等级相对均匀,通常分为小粒径（半径≤5cm）和大粒径（半径≥5cm）两类生产线,为了使分选精度最大化,本文针对大粒径煤矸石分选任务,提出了一种提出基于动态阈值分割和深度神经网络分类器的分选算法。通过动态阈值分割算法消除黏连遮挡及噪声干扰因素影响,将1280×1152大图中的每一个煤矸石对应的图像裁剪出来。对比了三种神经网络对煤矸石图像分类的准确性。随后将表现性能最好的Res Net-50分类器作为Baseline并通过超轻量级注意力模块进行改进,实现进一步的精度提升,最终完成矿石智能分选设备的大粒径矿石分类算法搭建工作。（5）针对小粒径矿石应用大粒径分类算法流程繁琐,执行效率低,速度慢的问题,本文采用目标检测技术路线对矿石分选系统的后端算法做进一步优化,提出了小粒径矿石专用分选算法。本文采用YOLOv5-S和YOLOX-S两个检测器进行对比实验验证。通过可视化训练过程和最终定量的8项精度指标以及2项模型复杂度指标进行评价,最后将算法和客户端组合成为一个完整的、一体化、端到端的工业设备,完成整个矿石智能分选设备的检测算法搭建工作。本文以当前矿石智能检测任务所面临的挑战为出发点,对硬件系统、软件客户端及后端算法工作进行了刨析总结并提出相关技术解决方案。实际测试结果表明,本文所设计的基于双能X射线矿石智能分选系统能够有效完成本文实验对象煤矸石的分选任务。整个系统结构设计合理,识别准确率高,符合实验预期,为后续进一步的矿石智能分选研究奠定了基础。
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