重选摇床智能控制系统的设计与应用.pdf

2020 年第 8 期／ 第 41 卷 黄 金 GOLD 机电与自动控制 57 重选摇床智能控制系统的设计与应用 收稿日期 2020 － 03 － 30；修回日期 2020 － 07 － 22 作者简介 杨文旺（ 1983） ， 男， 山西运城人， 高级工程师， 硕士， 从事矿物加工设备自动控制系统研究及工程转化工作； 北京市南四环西路总部基 地 18 区 23 号楼， 矿冶科技集团有限公司， 100086； E- mail yangwenwang＠bgrimm. com 杨文旺1， 2， 3， 4， 武 涛1， 2， 3， 4， 赵玉华1， 2， 3， 4， 刘利敏1， 2， 3， 4， 徐培培1， 2， 3， 4 （ 1. 北矿机电科技有限责任公司； 2. 矿物加工科学与技术国家重点实验室； 3. 北京市高效节能矿冶技术装备工程技术研究中心； 4. 矿冶科技集团有限公司） 摘要 摇床受处理量、 给矿浓度等条件变化影响， 床面各条矿带的颜色、 位置、 宽度时常改变， 需 要人工及时调整接矿板的位置以获得合格的精矿品位， 工人劳动强度大。为了实现摇床作业的自 动巡检和操作， 通过计算机视觉技术采集摇床矿带照片， 研究了矿带图像识别算法， 并在此基础上 开发了摇床智能控制系统。工业试验表明 巡检机器人实现了对一组多张摇床矿带的自动采图， 图 像识别算法实现了对矿带宽度、 边界和颜色特征的数字化识别解析， 控制系统实现了自动调节接矿 板至目标位置， 达到了替代人工、 提升选矿指标的目的。 关键词 摇床； 智能； 控制系统； 巡检机器人； 矿带颜色； 数字化识别 中图分类号 TD455 ＋. 2 文献标志码 A开放科学（ 资源服务） 标识码（ OSID） 文章编号 1001 － 1277（ 2020） 08 － 0057 － 04doi 10. 11792／ hj20200810 引 言 摇床是选矿工艺中重要的重选设备， 在全球范围 内广泛应用。摇床床面的矿物在水流推动及床面的 不对称往复运动作用下， 发生松散和分层， 在床面呈 精矿带、 中矿带、 尾矿带等多条扇形矿带分布， 使不同 品位的矿物得到分选［ 1 － 2］。 当前， 摇床选矿工艺已非常成熟， 但自动化程度 仍处于较低水平。摇床选矿过程中， 由于给矿量、 给 矿浓度、 给矿粒度和给矿品位时刻变化， 床面各条矿 带的位置、 宽度、 颜色也会发生相应变化， 操作工必须 通过肉眼观察这些矿带特征信息， 然后根据经验手动 调整接矿板位置， 达到精矿、 中矿、 尾矿分离的目的， 并获得满足要求的精矿品位。这种传统的操作方式 对接矿板位置调整频次要求较高， 操作工劳动强度 大， 选矿指标不理想。 为了提高摇床运行效率， 提升自动化水平， 国内 外多个高校和研究机构对摇床结构、 动作原理和矿带 特点开展了分析研究。和丽芳等［ 3 － 4］提出了一种基 于磷虾优化算法的摇床矿带分带图像分割法和基于 改进萤火虫算法的多阈值摇床彩色矿带分带图像分 割法； 杨文龙等［ 5］设计了一种选矿摇床矿带识别及 接矿板自动调节装置； 日本 SUM ITOM O M ETAL M IN- ING 公司提出了一种利用最小二乘法获得摇床分割 带中心矢量的方法。研究成果大多是原理性论述， 试 验样机或工业应用实践的相关文献鲜有报道。 智能化是传统行业发展的重大趋势， 对于矿山企 业来讲， 大量的岗位依然需要人工判断和操作， 企业 承担的人工成本逐年递增， 因此需要依靠科技创新和 智能化升级转换企业发展动力， 实现企业的高质量高 效益发展。重选摇床与人工智能是一种全新的结合， 开发一种能够替代人工的摇床智能控制系统， 对于促 进选矿装备领域的智能化技术变革具有重要意义。 1 摇床智能控制系统 摇床智能控制系统主要由巡检机器人、 接矿执行 机构和图像处理软件 3 部分组成。 1. 1 巡检机器人 由于摇床单位面积处理量低， 在工业现场呈现流 程长、 数量多的特点。如果为每台摇床均配置一台工 业相机， 则会面临较大的成本压力及维护工作量等问 题。轮式巡检机器人具备自主行走、 环境感知、 自主 决策等功能， 可以实现对一组多张摇床的轮巡拍摄， 因此采用巡检机器人作为替代人工巡检的技术方案。 巡检机器人主要由主控盒、 人机界面、 驱动系统、 导航传感系统、 安全保障系统、 电力系统和车体框架 构成。车体框架整体采用拟人化设计， 头部内置 500 万分辨率工业相机和 2 对无线 AP 天线； 臂膀夹 持一组矩阵式 LED 高亮光源用于矿带图片拍摄， 允 许光源根据摇床床面亮度需求， 在 90 范围内灵活调 整入射角度； 躯干内置嵌入式计算机用于图像处理。 巡检机器人通过磁条对行驶路径进行导向， 同时 在磁条上方增加 RFID 电子标签， 实现目标站点识别 和小车降速启动指令。在停止目标位置安装反光贴 万方数据 58 机电与自动控制 黄 金 片， AGV 小车上红外发射器扫描到此反光片后， 触发 小车停止指令。 巡检机器人从起始站点出发， 依次在一组摇床前 方精准停止， 利用工业相机自动拍摄床面矿带照片， 嵌入式计算机获取图像后， 内置的图像处理软件启动 图像分割算法， 寻找定位各条矿带的分界区域， 经过 图像空间和实际摇床的物理空间映射， 得到分界区域 的位置信息， 同时提取矿带宽度、 颜色等特征信息。 摇床智能控制系统巡检机器人外观见图 1。 图 1 摇床智能控制系统巡检机器人 1. 2 接矿执行机构 巡检机器人采集摇床矿带照片并提取矿带特征 后， 由接矿执行机构驱动接矿板在矿带下方左右平行 运动， 实现自动分离次精矿和精矿的功能。直线运动 机构可以使构件上某点作准确直线运动， 是一种适合 驱动接矿板的执行机构。直线运动机构种类繁多， 电动推杆、 皮带传动、 滚珠丝杠等均可以实现直线 运动， 寻找合适的接矿执行机构对于系统运行可靠 性和精确性非常重要。考虑到现场实际情况， 选择 了滚珠丝杠 ＋伺服电机的结构组合（ 见图 2） 。设 计依据如下 1） 接矿板移动范围要满足精矿带的偏移范围， 精矿带通常在距离摇床边沿 0 ～ 700 mm 区间运动。 如果使用电动推杆， 全行程长度达到 1. 4 m， 不仅造 价高， 而且推杆长期暴露在外也容易引发腐蚀。 2） 皮带传动适用于偏载力矩小、 运动速度要求 高的应用场合。由于接矿板处于执行机构的一侧， 偏 载力矩始终加载于传动皮带， 影响皮带寿命。此外， 皮带在粉尘较多且潮湿的环境下运行， 使用寿命及定 位精度均会受到较大影响。 3） 滚珠丝杠的优势是大推力、 大负载、 高精度和 高刚度， 并且能够承受较大的偏载力矩。在润滑充足 的情况下， 丝杠可以有效防止环境侵蚀， 维护量小。 图 2 接矿执行机构 因此， 采用滚珠丝杠型式设计接矿板执行机构。 4） 根据计算， 驱动负载扭矩是 1. 27 Nm， 200 W 伺服电机额定转矩是 0. 64 Nm， 配合一台减速比为 1 ∶ 3 的行星减速机， 输出扭矩可达 1. 73 Nm， 满足 实际使用要求。 1. 3 图像处理软件 图像处理软件是巡检机器人的“ 灵魂” ， 负责对 摇床床面各条矿带宽度、 颜色和位置的特征进行提 取， 图像处理的精度直接决定了接矿的效果和准确 度。摇床正常生产过程中处于不停的“ 颠簸” 运动状 态， 振幅约 10 mm， 而相机安装在相对静止的位置， 这 样就会导致矿带的分布界区没有发生变化， 由于床面 的运行， 相机提取的边界坐标值也可能会发生变化， 导致检测结果不准。针对这个问题， 开发了一种先提 取摇床底部边界， 再利用图像处理算法对矿带边界进 行分割的技术。 图像采集和处理功能的实现主要由软件中的 “ 相机控制类” 和“ 图像处理分析类” 来实现。具体算 法流程如下 1） 巡检机器人接收到位指令后， “ 相机控制类” 会向相机发送一个软触发的采集指令， 使其开始进行 图像采集， 并将采集后的图像通过无线传输传送到软 件后台， 此时， “ 图像处理分析类” 立刻被调用执行具 体分割算法。 2） 提取矿带底部界线。查找矿带底部分界线主 要是根据整个矿带区域与非矿带的位置灰度有显著 差异。通过 y 方向上计算灰度积分曲线， 对曲线进行 均值平滑处理， 计算积分曲线二阶微分， 最后查找微 分曲线的最大峰值点， 找到矿带底部分界点。 3） 计算矿带左右分界点。根据矿带底部分界线 位置， 计算矿带在图像中的高度， 在高度方向上进行 下采样处理（ 采样间隔可根据效果设置） ， 对下采样 结果在水平方向上逐行进行长度（ l） 积分处理， 通过 万方数据 2020 年第 8 期／ 第 41 卷 机电与自动控制 59 积分曲线计算均值曲线， 在均值曲线的基础上进行高 斯平滑处理去除干扰点， 直到将所有曲线计算完毕。 随后， 计算每条均值曲线的一阶导数， 一阶导数曲线 阶跃变化比较大的位置即为矿带的左右边界位置。 考虑到现场存在电动机等干扰源， 容易出现噪点， 需 要对所有查找出来的边界点进行二次判断处理， 采用 最小类间距法排除错误边界噪点。 4） 矿带边界拟合。得到矿带边界点后， 为了得 到比较稳定可靠的结果， 根据这些边界点分别拟合出 边界直线。 5） 识别出不同矿带边界后， 通过边界点坐标相 减值乘以像素比的方法， 计算出相应矿带宽度数值。 6） 计算矿带 RGB 值。首先选定颜色计算目标 区， 然后通过软件中 RGB 算子对目标区像素点进行 逐行扫描计算， 对 RGB 值进行累加及求均值， 最终得 到矿带颜色 RGB 特征值。 矿带分割算法实施流程见图 3。 图 3 矿带分割算法实施流程 2 工业试验 在云南华联锌铟股份有限公司（ 下称“ 华联锌铟 公司” ） 新田选矿厂实施摇床智能控制系统工程试 验。该选矿厂日处理原矿石 8 000 t， 主要对铜、 锡、 锌、 铟等多种金属进行矿物选别和回收。针对锡金属 的矿物选别， 设计安装 700 余台摇床设备， 用于对锡 金属矿的粗选、 扫选和精选。由于摇床数量众多， 需 要配备大量操作工对摇床进行操作和管理， 劳动强度 大， 维护运营成本高。 工业试验地点选择精选段 7 张摇床， 每张摇床对 应 1 个巡检站点， 并设置了 1 个自动充电站点， 共计 8 个站点， 呈水平直线配置。巡检机器人从自动充 电站点（ 1 号站点） 出发， 依次在 7 张摇床正前方停 止， 拍摄床面照片并进行图像识别， 随后驱动接矿 执行机构至目标位置， 实现 7 张摇床的全自动接 矿。 2. 1 巡检效率 巡检机器人行走速度设置为 v， 工作模式选择对 7 张摇床进行 m 轮巡检后， 自动返回充电站点连续充 电 n min， v、 m 和 n 需达到合理配比， 才能满足摇床最 小巡检周期和巡检机器人不间断连续运行的要求。经 试验， 巡检机器人行走速度设置为20 m／ s， 连续对7 张 摇床完成5 次巡检后， 自动回到充电站点充电5 min， 非充电的单次巡检周期为 2. 5 min， 单张摇床的平均 巡检时间为 21. 4 s， 达到了使用要求。 2. 2 矿带图像处理 精选段摇床床尾矿带分为精矿带和次精矿带 2 个区域， 精矿带呈棕黄色， 次精矿带呈暗灰色， 二者 存在 1 条明显的混合过渡线。矿带图像处理软件的 目标是分割出精矿带右边界、 混合过渡线、 次精矿带 左边界和矿带底部界线， 然后提取精矿带和次精矿带 的颜色和宽度信息。精矿摇床矿带图像自动分割效 果见图 4。 ①精矿带 ②次精矿带 ③精矿带右边界 ④混合过渡线 ⑤次精矿带左边界 ⑥矿带底部界线 图 4 矿带图像自动分割效果 为了检验矿带图像分割结果的准确性， 在现场拍 摄 5 张矿带分布差异性强的照片， 然后将图像处理软 件输出的精矿带和次精矿带的宽度识别值与实测值 分别进行对比， 结果见表 1。 表 1 矿带宽度识别值和实测值对比 编号矿带宽度识别值／ mm宽度实测值／ mm误差／ mm 12522466 22682662 3精矿带293297－ 4 4305308－ 3 53123084 6420427－ 7 7403409－ 6 8次精矿带3823757 93773761 10365369－ 4 万方数据 60 机电与自动控制 黄 金 由表 1 可以看出， 精矿带宽度识别误差在 6 mm 以内， 次精矿带宽度识别误差在 7 mm 以 内。根据实际工艺要求， 矿带识别误差需控制在 15 mm以内， 因此图像分割精准度达到了现场使用 要求。 2. 3 对选矿指标的影响 为了对比巡检机器人和人工操作情况下选矿指 标的差异性， 试验选取精选作业的其中 1 张摇床开展 9 轮次人机对战。巡检机器人操作和人工操作的目 标均是接取目标品位 40 ％的锡精矿， 每一轮次巡检 机器人和人工分别连续接取 30 s。试验对比结果 见图 5。 图 5 巡检机器人与人工接矿品位对比 人工接取条件下， 9 轮精矿样本的平均品位是 41. 36 ％， 标准差是 8. 05 ％； 巡检机器人接取条件 下， 9 轮精矿样本的平均品位是 39. 98 ％， 标准差是 11. 70 ％。由此可见， 巡检机器人通过计算机视觉方 式识别矿带和接取合格精矿的能力水平能够达到生 产要求， 但在一致性方面稍逊于人工。 3 结 论 1） 摇床智能巡检机器人能够替代人工， 实现一 组多张摇床的“ 无人值守” 巡检模式。摇床巡检机器 人具备自主行走、 自动避障、 自主决策、 自动充电等功 能， 实现了对一组多张摇床的全自动轮巡拍摄， 内嵌 的矿带图像识别软件实现了对不同矿带特征的提取 功能， 识别精度满足使用要求。 2） 在华联锌铟公司新田选矿厂精选段摇床开 展了摇床智能控制系统的工业试验研究， 在机器人 巡检模式下， 自动接矿的精矿品位能够达到工艺要 求。 3） 摇床智能控制系统采用的巡检机器人可以 将工人从繁重劳动中解放出来， 提高了摇床的智能 化水平和生产效率， 有利于重选装备技术水平的进 步。 ［ 参 考 文 献］ ［ 1］ 孙传尧. 选矿工程师手册［ M］ . 北京 冶金工业出版社， 2015. ［ 2］ 刘惠中. 重选设备在我国金属矿选矿中的应用进展及展望［ J］ . 有色金属（ 选矿部分） ， 2011（ 增刊 1） 18 － 23. ［ 3］ 和丽芳， 郭思哲， 黄宋魏， 等. 一种基于改进萤火虫算法的多阈值 摇床彩色矿带分带图像分割法 CN201710338971. 0［ P］ . 2017 － 10 － 03. ［ 4］ 和丽芳， 郭思哲， 黄宋魏， 等. 一种基于磷虾优化算法的摇床矿 带分带图像分割法 CN201610159915. 6［ P］ . 2016 － 08 － 10. ［ 5］ 杨文龙， 吴富姬， 罗璇， 等. 一种选矿摇床矿带识别及接矿板自 动调节装置 CN201620608506. 5［ P］ . 2016 － 06 － 21. Design and application of intelligent control system for gravity separation table concentrator Yang Wenwang1, 2, 3, 4, Wu Tao1, 2, 3, 4, Zhao Yuhua1, 2, 3, 4, Liu Limin1, 2, 3, 4, Xu Peipei1, 2, 3, 4 1. BGRIM MM achinery ＆Automation Technology Co. ， Ltd. ; 2. State Key Laboratory ofM ineral Processing; 3. Beij ing Engineering Research Center on Ef f icient and Energy Conservation Equipment ofM ineral Processing; 4. BGRIM MTechnology Group Abstract The color, position and width of mineral belts on the table concentrator often change due to the varia- tions of feed capacity and pulp density, then operators need to adjust the partition plate position in time to reach the qualified concentrate grade which is labor- intensive. The table concentrator mineral belt images were sampled by machine vision and the mineral belt images recognition algorithm was studied in order to realize automatic inspection and operation of table concentrators. On this basis, an intelligent control system was developed. Industrial experiments show the automatic inspection robot can realize continuous sampling of mineral belt images from a group of table concentrators. The image recognition algorithm can exactly obtain the width, boundary and color features of the mineral belts and the control system can automatically adjust the plate to the target position, thus achieving the goal of replac- ing manual labor and improving the ore- dressing index. Keywords table concentrator; intelligent; control system; inspection robot; mineral belt color; digital recognition 万方数据