【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于尾煤浮选，具体涉及一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置及方法。
技术介绍
1、在国内大多数选煤厂的浮选生产工艺中，浮选尾煤灰分都是指导生产的重要工艺指标，浮选尾煤灰分越低，说明在浮选中损耗的精煤越多，浮选效果越差，需要对加药量、充气量等进行重新调整。由于缺乏快速有效的浮选尾煤灰分实时检测设备，浮选机操作工人大多是通过肉眼观察浮选尾煤的颜色，凭经验来判断浮选尾煤灰分的大小，浮选尾煤颜色偏黑发暗说明灰分低，浮选尾煤颜色偏白偏黄且发亮说明灰分低。这种在实际生产中总结的经验一定程度上说明了浮选尾煤的颜色差异能反映浮选尾煤的灰分差异。但是通过人眼对浮选尾煤颜色进行观察带有很强的主观性，并不能精确的量化和表达浮选尾煤的颜色信息，凭经验判断灰分大小，更不能准确的揭示浮选尾煤颜色和其灰分大小的关系。
2、由于机器视觉具有其快速性、实时性和非接触性等优点，已被广泛应用于工业过程监视和控制中。与此同时，机器视觉技术在浮选过程中的应用研究也逐渐开展。在实际浮选过程中，有经验的操作者往往通过观察浮选精矿泡沫和尾矿的视觉信息来判断浮选状态，因而采用机器视觉技术可以将人工观察视觉信息的过程数字化，通过提取视觉图像信息，从而为自动控制提供依据。在浮选尾煤识别方面，陈颂等运用x射线衍射仪分析了试验煤样的矿物组成，运用x射线荧光光谱仪分析了试验煤样的元素组成，利用k值法结合元素组成对煤样组分进行了定量分析。并运用了能谱仪(eds)和扫描电镜背散射电子成像(bse)元素面分布技术对试验煤样进行表面形貌分析，表面元素定性及定
3、综上所述，图像处理技术确实可以为浮选生产过程及产品指标的监测监控方面提供很好的解决方案，浮选尾煤灰分作为浮选自动控制过程中非常重要的生产指标，尾煤灰分可以很好地反映生产情况，如果浮选尾煤灰分偏低，则说明当前浮选过程没有对精煤有效地回收，即分选回收率偏低，因此，实现浮选尾煤灰分的在线监测非常必要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决上述问题，提供一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置及方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置，包括外壳、进料机构、连通机构、拍照机构、支架、排液管和控制系统；
4、所述进料机构包括入料管、第一电磁阀、小漏斗形采集槽和第一导液管，所述入料管的一端连接至浮选尾煤尾矿槽，另一端穿过外壳向下延伸至小漏斗形采集槽内，所述小漏斗形采集槽下端连接第一导液管，所述第一电磁阀设置在入料管上；
5、所述连通机构包括大漏斗形采集槽和第二导液管，所述大漏斗形采集槽通过支架固设在小漏斗形采集槽一旁，且大漏斗形采集槽和小漏斗形采集槽高度相同，所述第二导液管上端连接在大漏斗形采集槽底部，所述第二导液管下端连接排液管，所述排液管另一端延伸至积液池，所述第一导液管下端与第二导液管中部连通；
6、所述拍照机构包括相机和风扇，所述相机倒立设置在大漏斗形采集槽正上方的支架上，所述相机的摄像头正对大漏斗形采集槽，所述风扇倒立固设在相机一侧的支架上，且风扇的出风口正对大漏斗形采集槽内；
7、所述控制系统分别与第一电磁阀、相机和风扇电连接。
8、进一步的，所述第一导液管与第二导液管连接处下方的第二导液管上设有第二电磁阀，所述第二电磁阀与控制系统电连接。
9、进一步的，所述排液管的中部底面上开设有若干排料孔，所述排料孔下方放置有废料盒。
10、进一步的，所述风扇的出风口为双喷口结构，一个喷口斜向下对着大漏斗形采集槽内，另一个喷口水平朝向相机的摄像头方向。
11、一种基于efficientnet的尾煤自适应调整方法，包括如下步骤：
12、步骤1)高效神经网络(efficientnet)的建立：使用automl技术，通过移动倒置瓶颈卷积(mbconv)，并经过多次缩放基线网络，组成一系列模型，统称为efficientnets；
13、步骤2)数据采集：利用所述的基于efficientnet的尾煤自适应调整装置进行浮选尾煤灰分图像的采集；
14、步骤3)数据处理：筛除步骤2)中采集的图像中图像质量差和有明显误差的，对其分类，共得到矿浆液面翻涌、尾煤矿浆积油、尾煤矿浆积泡、矿浆液面正常四组不同工况条件下不同灰分的浮选尾煤图像，选用每种工况下80％的图像作为训练集，剩余的20％作为测试集。
15、步骤4)模型训练与评估：在pycharm中搭建pytorch环境，引入图像训练集和测试集去训练efficientnet网络模型，并对其进行评估。
16、进一步的，所述步骤1)中efficientnets的网络框架分成9个stage：
17、(1)stage1是一个卷积核大小为3×3，步距为2的普通卷积层(包含bn和激活函数swish)；
18、(2)stage2～stage8是在重复堆叠mbconv结构；
19、(3)stage9是一个普通的1×1的卷积层(包含bn和激活函数swish)+一个平均池化层+一个全连接层组成。
20、进一步的，所述步骤2)中数据采集的步骤如下：
21、步骤2.1)在浮选尾煤中通过调整药剂的加药量过程变量，获得不同的工况；
22、步骤2.2)当尾矿槽内的浮选尾煤灰分达到拍摄要求时，通过控制系统启动相机、风扇，打开第一电磁阀，尾煤矿浆从入料管进入小漏斗形采集槽中，沿第一导液管与第二导液管进入大漏斗形采集槽中，风扇驱散矿浆液面的油膜，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，包括外壳、进料机构、连通机构、拍照机构、支架(5)、排液管(11)和控制系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述第一导液管(4)与第二导液管(9)连接处下方的第二导液管(9)上设有第二电磁阀(10)，所述第二电磁阀(10)与控制系统电连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述排液管(11)的中部底面上开设有若干排料孔，所述排料孔下方放置有废料盒(12)。
4.根据权利要求3所述的一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述风扇(7)的出风口为双喷口结构，一个喷口斜向下对着大漏斗形采集槽(8)内，另一个喷口水平朝向相机(6)的摄像头方向。
5.使用权利要求4所述一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整装置进行基于EfficientNet的尾煤自适应调整方法，其特征在于，包括如下步骤：
6.根据权利要求
7.根据权利要求5所述的一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整方法，其特征在于，所述步骤2)中数据采集的步骤如下：
8.根据权利要求5所述的一种基于EfficientNet的尾煤自适应调整方法，其特征在于，所述步骤4)中模型训练与评估的具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，包括外壳、进料机构、连通机构、拍照机构、支架(5)、排液管(11)和控制系统；
2.根据权利要求1所述的一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述第一导液管(4)与第二导液管(9)连接处下方的第二导液管(9)上设有第二电磁阀(10)，所述第二电磁阀(10)与控制系统电连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述排液管(11)的中部底面上开设有若干排料孔，所述排料孔下方放置有废料盒(12)。
4.根据权利要求3所述的一种基于efficientnet的尾煤自适应调整装置，其特征在于，所述风扇(7)的出风口为双喷口结构，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王然风，魏凯，秦新凯，窦治衡，任晶晶，李丹宁，刘华强，
申请(专利权)人：山西智卓电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。