本发明专利技术涉及矿石分析技术领域，公开了一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置及方法，其装置，包括输送矿石的输送组件、用于矿石分析的分析机构和用于矿石转移用的转移组件，包括移动轨道，移动轨道设于输送组件的上方，分析机构安装于移动轨道内，转移组件带动矿石沿着移动轨道的导向移动，矿石和分析机构同步移动时，转移组件可带动矿石绕着其夹持位置转动。本发明专利技术通过转移组件带动矿石移动，矿石在移动过程中翻转并切换与采像设备之间的角度位置，利用两次转移得到两组对比组，对比组中不同角度的煤矸石可被记录，不同角度的光电图像彼此比对，以及不同角度的光电图像和射线图像比对，减少煤矸石附着物对分析结果的影响。减少煤矸石附着物对分析结果的影响。减少煤矸石附着物对分析结果的影响。
【技术实现步骤摘要】
一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置及方法
[0001]本专利技术涉及矿石分析领域，更具体地说，它涉及一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置及方法。
技术介绍
[0002]煤矸石是采煤过程和洗煤过程中排放的固体废物，是一种在成煤过程中与煤层伴生的一种含碳量较低、比煤坚硬的黑灰色岩石。
[0003]白矸石和煤矸石的区别是成分不同。白矸石和煤矸石都是用于冶金工业的矿物质，白矸石是一种硅酸盐矿物，通常是白色或淡灰色的；而煤矸石是在成煤过程中与煤共同沉积的有机化合物和无机化合物混合在一起的岩石，通常呈薄层和在煤层中或煤层顶、煤层底。
[0004]煤矸石在筛选其为黑色煤矸石或白色煤矸石时，传统光电区分会因为颜色较为接近，通过其他方式分析，不能对煤矸石进行全面的比对，容易因为煤矸石表面附着物造成了分析判别误差。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置及方法，解决相关技术中单一采相时，煤矸石成像易受到附着物影响的技术问题。
[0006]本专利技术提供了一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，包括输送矿石的输送组件、用于矿石分析的分析机构和用于矿石转移用的转移组件，包括移动轨道，移动轨道设于输送组件的上方，分析机构安装于移动轨道内，转移组件带动矿石沿着移动轨道的导向移动，矿石和分析机构同步移动时，转移组件可带动矿石绕着其夹持位置转动；
[0007]分析机构可对矿石进行光电采像或射线采像，并通过分析机构生成矿石的光电图像或者矿石的射线图像；
[0008]转移组件带动矿石移动到铅垂线上的位置时，再通过分析机构进行定位采像。
[0009]进一步地，分析机构包括动态图像组件和固定图像组件，动态图像组件包括射线采像设备或光电采像设备，固定图像组件包括光电采像设备或射线采像设备，动态图像组件和固定图像组件的采像设备不同。
[0010]进一步地，转移组件包括驱动电机、联动支架、传动件和夹具，传动件和夹具均安装在联动支架内，传动件的端部与夹具相连接，驱动电机通过传动件带动联动支架和夹具一同转动，且夹具同时绕着与传动件的连接端轴线转动。
[0011]进一步地，传动件包括主驱动锥齿轮和从动锥齿轮，主驱动锥齿轮和从动锥齿轮之间啮合传动连接，主驱动锥齿轮通过轴与驱动电机的输出轴相连接，从动锥齿轮通过轴连接有连接座。
[0012]进一步地，连接座上安装有角度监测组件，夹具安装在角度监测组件的外侧；
[0013]角度监测组件包括框体和角位移传感器，角位移传感器安装在框体的内侧，角位
移传感器的传感端与从动锥齿轮所连接的轴位于同一轴线上。
[0014]进一步地，夹具的端部与从动锥齿轮的连接轴体之间设有从动件，从动锥齿轮的连接轴体通过从动件带动夹具动作。
[0015]进一步地，从动件包括配合齿环、转向齿轮和升降杆，升降杆安装在夹具的底端，配合齿环套设于升降杆的外侧，升降杆和配合齿环的连接端面之间设有配合槽道，配合齿环和转向齿轮之间啮合传动连接时，配合齿环带动升降杆沿着升降杆的杆向移动。
[0016]进一步地，还包括数据处理器，数据处理器可对矿石的摄像图像处理并得到矿石的灰度图像。
[0017]本专利技术还提供了一种基于射线成像和深度学习的矿石分析方法，包括以下步骤：
[0018]S1：传输煤矸石通过分析装置中的光电处理区、射线处理区并获得矿石不同角度下的光电图像和射线图像，对矿石的光电图像通过预处理，并通过预处理后的光电图像的颜色深度值判别，如果预处理后的光电图像的颜色深度值判别结果为不一致，则可直接得到分析结果，如果预处理后的图像的颜色深度值判别结果为一致时，则进行步骤S2；
[0019]S2：采用数据处理器对矿石的射线图像处理得到灰度图像，去除背景区域，再通过数据处理器对灰度图像的颜色深度值分析判别，以分析出步骤S1中判别结果为一致的煤矸石的准确分析结果。
[0020]进一步地，步骤S1还包括以下步骤：
[0021]S11：对预处理后的煤矸石的光电图像进行颜色变换，在RGB颜色空间提取煤矸石光电图像的RGB颜色空间的颜色特征值，将多个颜色特征值组成该煤矸石光电图像的颜色特征向量；
[0022]S12：对煤矸石光电图像的颜色特征向量在RGB颜色空间内进行颜色深浅对比，其中数据库中设置有煤矸石光电图像序列集，煤矸石光电图像序列集是对煤矸石的光电图像的颜色深度值由浅至深依次进行排序的序列集合；
[0023]S13：根据煤矸石光电图像序列集设定的每个煤矸石的颜色深度值，通过煤矸石的颜色深度值对应的煤矸石光电图像序列中相应的颜色深度值进行判断，得出煤矸石的光电图像的颜色特征向量；
[0024]S14：在煤矸石的颜色深度值介于煤矸石光电图像序列集中相邻两个煤矸石的光电图像的颜色深度值之间时，是无法分析出输入的煤矸石为白色煤矸石或黑色煤矸石，此时煤矸石的光电图像的颜色深度值判别结果为一致。
[0025]本专利技术的有益效果在于：
[0026]本分析装置通过转移组件带动矿石移动，矿石在移动过程中翻转并切换与采像设备之间的角度位置，利用两次转移得到两组对比组，对比组中不同角度的煤矸石可被记录，便于不同角度的光电图像比对，以及不同角度的光电图像和射线图像比对，提高煤矸石的种类分析，减少煤矸石附着物对分析结果的影响。
附图说明
[0027]图1是本专利技术的提出一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置的结构示意图；
[0028]图2是本专利技术的图1的侧视图；
[0029]图3是本专利技术的转移组件动作效果示意图；
[0030]图4是本专利技术的转移组件结构示意图；
[0031]图5是本专利技术的图4的另一视角结构示意图；
[0032]图6是本专利技术的夹具夹持矿石动作路径效果示意图；
[0033]图7是本专利技术的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置的分析流程图；
[0034]图8是本专利技术的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析方法的方法流程图。
[0035]图中：100、转移组件；110、驱动电机；120、联动支架；130、传动件；131、主驱动锥齿轮；132、从动锥齿轮；140、转向齿轮；150、连接座；160、夹具；170、配合齿环；180、升降杆；190、角度监测组件；191、角位移传感器；192、框体；200、动态图像组件；300、输入输送带；400、中转输送带；500、移动轨道；600、输出输送带；700、喷阀；800、固定图像组件。
具体实施方式
[0036]现在将参考示例实施方式讨论本文描述的主题。应该理解，讨论这些实施方式只是为了使得本领域技术人员能够更好地理解从而实现本文描述的主题，可以在不脱离本说明书内容的保护范围的情况下，对所讨论的元素的功能和排列进行改变。各个示例可以根据需要，省略、替代或者添加各种过程或组件。另外，相对一些示例所描述的特征在其他例子中也可以进行组合。
[00本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，包括输送矿石的输送组件、用于矿石分析的分析机构和用于矿石转移用的转移组件（100），其特征在于，包括移动轨道（500），移动轨道（500）设于输送组件的上方，分析机构安装于移动轨道（500）内，转移组件（100）带动矿石沿着移动轨道（500）的导向移动，矿石和分析机构同步移动时，转移组件（100）可带动矿石绕着其夹持位置转动；转移组件（100）包括驱动电机（110）、联动支架（120）、传动件（130）和夹具（160），传动件（130）和夹具（160）均安装在联动支架（120）内，传动件（130）的端部与夹具（160）相连接，驱动电机（110）通过传动件（130）带动联动支架（120）和夹具（160）一同转动，且夹具（160）同时绕着与传动件（130）的连接端轴线转动；分析机构可对矿石进行光电采像或射线采像，并通过分析机构生成矿石的光电图像或者矿石的射线图像；转移组件（100）带动矿石移动到铅垂线上的位置时，再通过分析机构进行定位采像。2.根据权利要求1所述的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，其特征在于，分析机构包括动态图像组件（200）和固定图像组件（800），动态图像组件（200）包括射线采像设备或光电采像设备，固定图像组件（800）包括光电采像设备或射线采像设备，动态图像组件（200）和固定图像组件（800）的采像设备不同。3.根据权利要求2所述的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，其特征在于，传动件（130）包括主驱动锥齿轮（131）和从动锥齿轮（132），主驱动锥齿轮（131）和从动锥齿轮（132）之间啮合传动连接，主驱动锥齿轮（131）通过轴与驱动电机（110）的输出轴相连接，从动锥齿轮（132）通过轴连接有连接座（150）。4.根据权利要求3所述的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，其特征在于，连接座（150）上安装有角度监测组件（190），夹具（160）安装在角度监测组件（190）的外侧。5.根据权利要求4所述的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，其特征在于，角度监测组件（190）包括框体（192）和角位移传感器（191），角位移传感器（191）安装在框体（192）的内侧，角位移传感器（191）的传感端与从动锥齿轮（132）所连接的轴位于同一轴线上。6.根据权利要求5所述的一种基于射线成像和深度学习的矿石分析装置，其特征在于，夹具（160）的端部与从动锥齿轮（132）的连接轴体之间设有从动件，从动锥齿轮（132）的连...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金诚，齐美石，蒋学宝，孙硕，齐虎，洪声，杨传余，
申请(专利权)人：合肥泰禾卓海智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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