一种智能硼矿选矿系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种智能硼矿选矿系统及方法，该系统包括：图像采集模块，用于获取至少一个硼矿石的图像数据，并存储至图像数据库；图像处理模块，用于对图像数据库中的图像数据进行图像预处理以选取有效图像数据，提取有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素；智能分类模块，用于将任一有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素输入预先训练的目标硼矿分类模型，利用目标硼矿分类模型对有效图像数据对应的硼矿石进行硼矿分类，得到硼矿石的硼矿类型。在硼矿选矿过程中，实现了流程化、模块化、自动化、高效化的硼矿类型识别，提高了硼矿类型检测的准确率，节省了人力、时间成本。时间成本。时间成本。

【技术实现步骤摘要】
一种智能硼矿选矿系统及方法


[0001]本专利技术涉及硼矿选矿
，特别是一种智能硼矿选矿系统及方法。

技术介绍

[0002]硼矿是世界上重要的化工原料，在自然界中分布很广，目前已知含硼矿物有100种以上。硼矿主要用于生产硼砂、硼酸以及各种含硼化合物，这些硼化物广泛应用于国民经济的许多部门，如建材工业、冶金工业、机械工业和电子工业等。目前，硼矿选矿主要采用传统人工判别的方式。人工需要针对硼矿的颜色、形状、纹理和光泽度等方面进行分析鉴别，区分不同的矿石类型。这种传统人工鉴定方式存在的主要问题为：主观性强、工作效率低下、准确率有限、工作强度较大。在追求工业智能化的今天，这种方法已经越来越无法满足工业发展的需求。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种智能硼矿选矿系统及方法，通过采集硼矿石的图像数据，并对图像数据进行图像预处理，获得有效图像数据的颜色信息和图像特征要素，利用目标硼矿分类模型对硼矿石进行硼矿分类，得到硼矿石的硼矿类型，实现了对于硼矿石类型的自动智能化检测，解决硼矿选矿过程中效率低、误差大的问题，提高了硼矿选矿的准确率和工作效率，节省人力及时间成本，降低对人工检测的依赖，实现了硼矿选矿过程的流程化、模块化。
[0004]依据本专利技术第一方面，提供了一种智能硼矿选矿系统，包括：
[0005]图像采集模块，用于获取至少一个硼矿石的图像数据，并存储至图像数据库；
[0006]图像处理模块，用于对所述图像数据库中的图像数据进行图像预处理以选取有效图像数据，提取所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素；
[0007]智能分类模块，用于将任一所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素输入预先训练的目标硼矿分类模型，利用所述目标硼矿分类模型对所述有效图像数据对应的硼矿石进行硼矿分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。
[0008]可选地，所述图像处理模块包括图像预处理单元；所述图像预处理单元用于：
[0009]逐一对所述图像数据进行图像预处理，并判断所述图像数据是否为有效图像数据；
[0010]当所述图像数据为有效图像数据时，保存所述有效图像数据；
[0011]当所述图像数据为无效图像数据时，忽略所述无效图像数据；
[0012]其中，所述预处理包括图像灰度化、图像滤波处理、图像二值化处理中至少之一。
[0013]可选地，所述图像预处理单元还用于：
[0014]对所述图像数据进行灰度化处理得到所述图像数据对应的灰度图；
[0015]利用im2bw函数对所述灰度图进行二值化处理，提取所述灰度图中的亮斑特征，判断所述灰度图中的亮斑面积是否大于预设像素点；
[0016]当所述灰度图中的亮斑面积小于等于预设像素点时，所述图像数据为有效图像数据；当所述灰度图中的亮斑面积大于所述预设像素点时，所述图像数据为无效图像数据。
[0017]可选地，所述图像处理模块包括：
[0018]颜色信息提取单元，用于获取所述有效图像数据对应的RGB颜色值，将所述RGB颜色值作为所述有效图像数据的颜色信息并保存；
[0019]图像特征要素提取单元，用于利用特征提取算法提取所述有效图像数据对应的图像特征要素并保存；其中，所述图像特征要素包括灰度均值、方差、平滑度、偏度、能量值、熵值中至少之一。
[0020]可选地，所述智能分类模块还用于：
[0021]根据所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素生成特征要素集，对所述特征要素集中的特征要素进行数据归一化处理，得到目标检测数据；
[0022]将所述目标检测数据输入预先预先训练的目标硼矿分类模型，利用所述目标硼矿分类模型根据所述目标检测数据对所述待分类硼矿石进行智能分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。
[0023]可选地，所述图像处理模块还用于：定期判断所述图像数据库中是否存在新增图像数据；当所述图像数据库中存在新增图像数据时，对所述新增图像数据进行图像预处理以选取新增的有效图像数据，提取所述新增的有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素；
[0024]所述智能分类模块还用于：定期检测新增的有效图像数据及其对应的颜色信息和图像特征要素，利用所述目标硼矿分类模型对所述新增有效图像数据对应的硼矿石进行硼矿分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。
[0025]可选地，所述系统还包括模型构建模块；
[0026]所述模型构建模块用于：
[0027]基于卷积神经网络技术构建硼矿分类模型，并利用预先设置的硼矿图像数据样本库的样本特征要素和样本类别标签对所述硼矿分类模型进行训练、测试和验证，得到所述目标硼矿分类模型；
[0028]其中，所述样本特征要素包括颜色、形状、纹理、光泽中至少之一；所述样本类别标签为硼矿石类别名称，包括但不限于硼镁石、硼镁铁矿、镁硼石、天然硼酸、贫水硼砂、钠硼解石、硬硼钙石、白硼钙石、水方硼石、锰方硼石、天然硼砂、遂安石、柱硼镁石。
[0029]可选地，所述智能分类模块还用于：储存所述硼矿石对应的图像数据和硼矿类型；
[0030]所述模型构建模块还用于：定期获取新增的硼矿石对应的图像数据和硼矿类型，根据所述新增的硼矿石对应的图像数据和硼矿类型更新所述硼矿图像数据样本库中的样本特征要素和样本类别标签；利用更新的所述样本特征要素和样本类别标签对所述目标硼矿分类模型进行自学习，更新所述目标硼矿分类模型。
[0031]可选地，所述图像采集模块包括：
[0032]图像采集设备，用于采集所述硼矿石的光信号；
[0033]图像传感设备，与所述图像采集设备电性连接，用于将所述硼矿石对应的光信号转换为电信号；
[0034]图像信号处理器，与所述图像传感设备电性连接，用于基于所述电信号进行信号
处理得到所述硼矿石的图像数据，并存储至所述图像数据库。
[0035]依据本专利技术第二方面，提供了一种智能硼矿选矿方法，包括：
[0036]获取至少一个硼矿石的图像数据，并存储至图像数据库；
[0037]对所述图像数据库中的图像数据进行图像预处理以选取有效图像数据，提取所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素；
[0038]将任一所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素输入预先训练的目标硼矿分类模型，利用所述目标硼矿分类模型对所述有效图像数据对应的硼矿石进行硼矿分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。
[0039]本专利技术提供了一种基于图像处理技术的智能硼矿选矿系统及方法，本专利技术记载的方案中，通过对硼矿石的图像数据进行预处理，选取有效图像数据，提取有效图像数据的颜色信息和图像特征要素，并构建基于卷积神经网络技术的目标硼矿分类模型，利用目标硼矿分类模型对硼矿石的硼矿类型进行分析检测，实现硼矿选矿过程中对于硼矿类型的高效化、流程化、模块化的自动检测，并通过建立硼矿图像数据样本库保存硼矿图像数据特征要素和硼矿类别标签，并通过目标硼矿分类模型的自学习实现硼矿类型检测能力本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能硼矿选矿系统，其特征在于，包括：图像采集模块，用于获取至少一个硼矿石的图像数据，并存储至图像数据库；图像处理模块，用于对所述图像数据库中的图像数据进行图像预处理以选取有效图像数据，提取所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素；智能分类模块，用于将任一所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素输入预先训练的目标硼矿分类模型，利用所述目标硼矿分类模型对所述有效图像数据对应的硼矿石进行硼矿分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块包括图像预处理单元；所述图像预处理单元用于：逐一对所述图像数据进行图像预处理，并判断所述图像数据是否为有效图像数据；当所述图像数据为有效图像数据时，保存所述有效图像数据；当所述图像数据为无效图像数据时，忽略所述无效图像数据；其中，所述预处理包括图像灰度化、图像滤波处理、图像二值化处理中至少之一。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述图像预处理单元还用于：对所述图像数据进行灰度化处理得到所述图像数据对应的灰度图；利用im2bw函数对所述灰度图进行二值化处理，提取所述灰度图中的亮斑特征，判断所述灰度图中的亮斑面积是否大于预设像素点；当所述灰度图中的亮斑面积小于等于预设像素点时，所述图像数据为有效图像数据；当所述灰度图中的亮斑面积大于所述预设像素点时，所述图像数据为无效图像数据。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块包括：颜色信息提取单元，用于获取所述有效图像数据对应的RGB颜色值，将所述RGB颜色值作为所述有效图像数据的颜色信息并保存；图像特征要素提取单元，用于利用特征提取算法提取所述有效图像数据对应的图像特征要素并保存；其中，所述图像特征要素包括灰度均值、方差、平滑度、偏度、能量值、熵值中至少之一。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能分类模块还用于：根据所述有效图像数据对应的颜色信息和图像特征要素生成特征要素集，对所述特征要素集中的特征要素进行数据归一化处理，得到目标检测数据；将所述目标检测数据输入预先预先训练的目标硼矿分类模型，利用所述目标硼矿分类模型根据所述目标检测数据对所述待分类硼矿石进行智能分类，得到所述硼矿石的硼矿类型。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述图像处理模块还用于：定期判断所述图像数据库中是...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜远鹏，王永飞，满永奎，
申请(专利权)人：沈阳科来沃电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：