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    重選搖床智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用

    2020-09-10 07:22:44楊文旺武濤趙玉華
    黃金 2020年8期
    關(guān)鍵詞:控制系統(tǒng)智能

    楊文旺 武濤 趙玉華

    摘要:搖床受處理量、給礦濃度等條件變化影響,床面各條礦帶的顏色、位置、寬度時(shí)常改變,需要人工及時(shí)調(diào)整接礦板的位置以獲得合格的精礦品位,工人勞動(dòng)強(qiáng)度大。為了實(shí)現(xiàn)搖床作業(yè)的自動(dòng)巡檢和操作,通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)采集搖床礦帶照片,研究了礦帶圖像識(shí)別算法,并在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了搖床智能控制系統(tǒng)。工業(yè)試驗(yàn)表明:巡檢機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了對(duì)一組多張搖床礦帶的自動(dòng)采圖,圖像識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)礦帶寬度、邊界和顏色特征的數(shù)字化識(shí)別解析,控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)調(diào)節(jié)接礦板至目標(biāo)位置,達(dá)到了替代人工、提升選礦指標(biāo)的目的。

    關(guān)鍵詞:搖床;智能;控制系統(tǒng);巡檢機(jī)器人;礦帶顏色;數(shù)字化識(shí)別

    中圖分類號(hào):TD455+.2文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

    文章編號(hào):1001-1277(2020)08-0057-04doi:10.11792/hj20200810

    引 言

    搖床是選礦工藝中重要的重選設(shè)備,在全球范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用。搖床床面的礦物在水流推動(dòng)及床面的不對(duì)稱往復(fù)運(yùn)動(dòng)作用下,發(fā)生松散和分層,在床面呈精礦帶、中礦帶、尾礦帶等多條扇形礦帶分布,使不同品位的礦物得到分選[1-2]。

    當(dāng)前,搖床選礦工藝已非常成熟,但自動(dòng)化程度仍處于較低水平。搖床選礦過(guò)程中,由于給礦量、給礦濃度、給礦粒度和給礦品位時(shí)刻變化,床面各條礦帶的位置、寬度、顏色也會(huì)發(fā)生相應(yīng)變化,操作工必須通過(guò)肉眼觀察這些礦帶特征信息,然后根據(jù)經(jīng)驗(yàn)手動(dòng)調(diào)整接礦板位置,達(dá)到精礦、中礦、尾礦分離的目的,并獲得滿足要求的精礦品位。這種傳統(tǒng)的操作方式對(duì)接礦板位置調(diào)整頻次要求較高,操作工勞動(dòng)強(qiáng)度大,選礦指標(biāo)不理想。

    為了提高搖床運(yùn)行效率,提升自動(dòng)化水平,國(guó)內(nèi)外多個(gè)高校和研究機(jī)構(gòu)對(duì)搖床結(jié)構(gòu)、動(dòng)作原理和礦帶特點(diǎn)開(kāi)展了分析研究。和麗芳等[3-4]提出了一種基于磷蝦優(yōu)化算法的搖床礦帶分帶圖像分割法和基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的多閾值搖床彩色礦帶分帶圖像分割法;楊文龍等[5]設(shè)計(jì)了一種選礦搖床礦帶識(shí)別及接礦板自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置;日本SUMITOMO METAL MINING公司提出了一種利用最小二乘法獲得搖床分割帶中心矢量的方法。研究成果大多是原理性論述,試驗(yàn)樣機(jī)或工業(yè)應(yīng)用實(shí)踐的相關(guān)文獻(xiàn)鮮有報(bào)道。

    智能化是傳統(tǒng)行業(yè)發(fā)展的重大趨勢(shì),對(duì)于礦山企業(yè)來(lái)講,大量的崗位依然需要人工判斷和操作,企業(yè)承擔(dān)的人工成本逐年遞增,因此需要依靠科技創(chuàng)新和智能化升級(jí)轉(zhuǎn)換企業(yè)發(fā)展動(dòng)力,實(shí)現(xiàn)企業(yè)的高質(zhì)量高效益發(fā)展。重選搖床與人工智能是一種全新的結(jié)合,開(kāi)發(fā)一種能夠替代人工的搖床智能控制系統(tǒng),對(duì)于促進(jìn)選礦裝備領(lǐng)域的智能化技術(shù)變革具有重要意義。

    1 搖床智能控制系統(tǒng)

    搖床智能控制系統(tǒng)主要由巡檢機(jī)器人、接礦執(zhí)行機(jī)構(gòu)和圖像處理軟件3部分組成。

    1.1 巡檢機(jī)器人

    由于搖床單位面積處理量低,在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)呈現(xiàn)流程長(zhǎng)、數(shù)量多的特點(diǎn)。如果為每臺(tái)搖床均配置一臺(tái)工業(yè)相機(jī),則會(huì)面臨較大的成本壓力及維護(hù)工作量等問(wèn)題。輪式巡檢機(jī)器人具備自主行走、環(huán)境感知、自主決策等功能,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)一組多張搖床的輪巡拍攝,因此采用巡檢機(jī)器人作為替代人工巡檢的技術(shù)方案。

    巡檢機(jī)器人主要由主控盒、人機(jī)界面、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、導(dǎo)航傳感系統(tǒng)、安全保障系統(tǒng)、電力系統(tǒng)和車(chē)體框架構(gòu)成。車(chē)體框架整體采用擬人化設(shè)計(jì),頭部?jī)?nèi)置500萬(wàn)分辨率工業(yè)相機(jī)和2對(duì)無(wú)線AP天線;臂膀夾持一組矩陣式LED高亮光源用于礦帶圖片拍攝,允許光源根據(jù)搖床床面亮度需求,在90°范圍內(nèi)靈活調(diào)整入射角度;軀干內(nèi)置嵌入式計(jì)算機(jī)用于圖像處理。

    巡檢機(jī)器人通過(guò)磁條對(duì)行駛路徑進(jìn)行導(dǎo)向,同時(shí)在磁條上方增加RFID電子標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)站點(diǎn)識(shí)別和小車(chē)降速啟動(dòng)指令。在停止目標(biāo)位置安裝反光貼片,AGV小車(chē)上紅外發(fā)射器掃描到此反光片后,觸發(fā)小車(chē)停止指令。

    巡檢機(jī)器人從起始站點(diǎn)出發(fā),依次在一組搖床前方精準(zhǔn)停止,利用工業(yè)相機(jī)自動(dòng)拍攝床面礦帶照片,嵌入式計(jì)算機(jī)獲取圖像后,內(nèi)置的圖像處理軟件啟動(dòng)圖像分割算法,尋找定位各條礦帶的分界區(qū)域,經(jīng)過(guò)圖像空間和實(shí)際搖床的物理空間映射,得到分界區(qū)域的位置信息,同時(shí)提取礦帶寬度、顏色等特征信息。搖床智能控制系統(tǒng)巡檢機(jī)器人外觀見(jiàn)圖1。

    1.2 接礦執(zhí)行機(jī)構(gòu)

    巡檢機(jī)器人采集搖床礦帶照片并提取礦帶特征后,由接礦執(zhí)行機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)接礦板在礦帶下方左右平行運(yùn)動(dòng),實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分離次精礦和精礦的功能。直線運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)可以使構(gòu)件上某點(diǎn)作準(zhǔn)確直線運(yùn)動(dòng),是一種適合驅(qū)動(dòng)接礦板的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。直線運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)種類繁多,電動(dòng)推桿、皮帶傳動(dòng)、滾珠絲杠等均可以實(shí)現(xiàn)直線運(yùn)動(dòng),尋找合適的接礦執(zhí)行機(jī)構(gòu)對(duì)于系統(tǒng)運(yùn)行可靠性和精確性非常重要??紤]到現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際情況,選擇了滾珠絲杠+伺服電機(jī)的結(jié)構(gòu)組合(見(jiàn)圖2)。設(shè)計(jì)依據(jù)如下:

    1)接礦板移動(dòng)范圍要滿足精礦帶的偏移范圍,精礦帶通常在距離搖床邊沿0~700 mm區(qū)間運(yùn)動(dòng)。如果使用電動(dòng)推桿,全行程長(zhǎng)度達(dá)到1.4 m,不僅造價(jià)高,而且推桿長(zhǎng)期暴露在外也容易引發(fā)腐蝕。

    2)皮帶傳動(dòng)適用于偏載力矩小、運(yùn)動(dòng)速度要求高的應(yīng)用場(chǎng)合。由于接礦板處于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的一側(cè),偏載力矩始終加載于傳動(dòng)皮帶,影響皮帶壽命。此外,皮帶在粉塵較多且潮濕的環(huán)境下運(yùn)行,使用壽命及定位精度均會(huì)受到較大影響。

    3)滾珠絲杠的優(yōu)勢(shì)是大推力、大負(fù)載、高精度和高剛度,并且能夠承受較大的偏載力矩。在潤(rùn)滑充足的情況下,絲杠可以有效防止環(huán)境侵蝕,維護(hù)量小。因此,采用滾珠絲杠型式設(shè)計(jì)接礦板執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

    4)根據(jù)計(jì)算,驅(qū)動(dòng)負(fù)載扭矩是1.27 N·m,200 W伺服電機(jī)額定轉(zhuǎn)矩是0.64 N·m,配合一臺(tái)減速比為1∶3的行星減速機(jī),輸出扭矩可達(dá)1.73 N·m,滿足實(shí)際使用要求。

    1.3 圖像處理軟件

    圖像處理軟件是巡檢機(jī)器人的“靈魂”,負(fù)責(zé)對(duì)搖床床面各條礦帶寬度、顏色和位置的特征進(jìn)行提取,圖像處理的精度直接決定了接礦的效果和準(zhǔn)確度。搖床正常生產(chǎn)過(guò)程中處于不停的“顛簸”運(yùn)動(dòng)狀態(tài),振幅約10 mm,而相機(jī)安裝在相對(duì)靜止的位置,這樣就會(huì)導(dǎo)致礦帶的分布界區(qū)沒(méi)有發(fā)生變化,由于床面的運(yùn)行,相機(jī)提取的邊界坐標(biāo)值也可能會(huì)發(fā)生變化,導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了一種先提取搖床底部邊界,再利用圖像處理算法對(duì)礦帶邊界進(jìn)行分割的技術(shù)。

    圖像采集和處理功能的實(shí)現(xiàn)主要由軟件中的“相機(jī)控制類”和“圖像處理分析類”來(lái)實(shí)現(xiàn)。具體算法流程如下:

    1)巡檢機(jī)器人接收到位指令后,“相機(jī)控制類”會(huì)向相機(jī)發(fā)送一個(gè)軟觸發(fā)的采集指令,使其開(kāi)始進(jìn)行圖像采集,并將采集后的圖像通過(guò)無(wú)線傳輸傳送到軟件后臺(tái),此時(shí),“圖像處理分析類”立刻被調(diào)用執(zhí)行具體分割算法。

    2)提取礦帶底部界線。查找礦帶底部分界線主要是根據(jù)整個(gè)礦帶區(qū)域與非礦帶的位置灰度有顯著差異。通過(guò)y方向上計(jì)算灰度積分曲線,對(duì)曲線進(jìn)行均值平滑處理,計(jì)算積分曲線二階微分,最后查找微分曲線的最大峰值點(diǎn),找到礦帶底部分界點(diǎn)。

    3)計(jì)算礦帶左右分界點(diǎn)。根據(jù)礦帶底部分界線位置,計(jì)算礦帶在圖像中的高度,在高度方向上進(jìn)行下采樣處理(采樣間隔可根據(jù)效果設(shè)置),對(duì)下采樣結(jié)果在水平方向上逐行進(jìn)行長(zhǎng)度(l)積分處理,通過(guò)積分曲線計(jì)算均值曲線,在均值曲線的基礎(chǔ)上進(jìn)行高斯平滑處理去除干擾點(diǎn),直到將所有曲線計(jì)算完畢。隨后,計(jì)算每條均值曲線的一階導(dǎo)數(shù),一階導(dǎo)數(shù)曲線階躍變化比較大的位置即為礦帶的左右邊界位置??紤]到現(xiàn)場(chǎng)存在電動(dòng)機(jī)等干擾源,容易出現(xiàn)噪點(diǎn),需要對(duì)所有查找出來(lái)的邊界點(diǎn)進(jìn)行二次判斷處理,采用最小類間距法排除錯(cuò)誤邊界噪點(diǎn)。

    4)礦帶邊界擬合。得到礦帶邊界點(diǎn)后,為了得到比較穩(wěn)定可靠的結(jié)果,根據(jù)這些邊界點(diǎn)分別擬合出邊界直線。

    5)識(shí)別出不同礦帶邊界后,通過(guò)邊界點(diǎn)坐標(biāo)相減值乘以像素比的方法,計(jì)算出相應(yīng)礦帶寬度數(shù)值。

    6)計(jì)算礦帶RGB值。首先選定顏色計(jì)算目標(biāo)區(qū),然后通過(guò)軟件中RGB算子對(duì)目標(biāo)區(qū)像素點(diǎn)進(jìn)行逐行掃描計(jì)算,對(duì)RGB值進(jìn)行累加及求均值,最終得到礦帶顏色RGB特征值。

    2 工業(yè)試驗(yàn)

    在云南華聯(lián)鋅銦股份有限公司(下稱“華聯(lián)鋅銦公司”)新田選礦廠實(shí)施搖床智能控制系統(tǒng)工程試驗(yàn)。該選礦廠日處理原礦石8 000 t,主要對(duì)銅、錫、鋅、銦等多種金屬進(jìn)行礦物選別和回收。針對(duì)錫金屬的礦物選別,設(shè)計(jì)安裝700余臺(tái)搖床設(shè)備,用于對(duì)錫金屬礦的粗選、掃選和精選。由于搖床數(shù)量眾多,需要配備大量操作工對(duì)搖床進(jìn)行操作和管理,勞動(dòng)強(qiáng)度大,維護(hù)運(yùn)營(yíng)成本高。

    工業(yè)試驗(yàn)地點(diǎn)選擇精選段7張搖床,每張搖床對(duì)應(yīng)1個(gè)巡檢站點(diǎn),并設(shè)置了1個(gè)自動(dòng)充電站點(diǎn),共計(jì)8個(gè)站點(diǎn),呈水平直線配置。巡檢機(jī)器人從自動(dòng)充電站點(diǎn)(1號(hào)站點(diǎn))出發(fā),依次在7張搖床正前方停止,拍攝床面照片并進(jìn)行圖像識(shí)別,隨后驅(qū)動(dòng)接礦執(zhí)行機(jī)構(gòu)至目標(biāo)位置,實(shí)現(xiàn)7張搖床的全自動(dòng)接礦。

    2.1 巡檢效率

    巡檢機(jī)器人行走速度設(shè)置為v,工作模式選擇對(duì)7張搖床進(jìn)行m輪巡檢后,自動(dòng)返回充電站點(diǎn)連續(xù)充電n min,v、m和n需達(dá)到合理配比,才能滿足搖床最小巡檢周期和巡檢機(jī)器人不間斷連續(xù)運(yùn)行的要求。經(jīng)試驗(yàn),巡檢機(jī)器人行走速度設(shè)置為20 m/s,連續(xù)對(duì)7張搖床完成5次巡檢后,自動(dòng)回到充電站點(diǎn)充電5 min,非充電的單次巡檢周期為2.5 min,單張搖床的平均巡檢時(shí)間為21.4 s,達(dá)到了使用要求。

    2.2 礦帶圖像處理

    精選段搖床床尾礦帶分為精礦帶和次精礦帶2個(gè)區(qū)域,精礦帶呈棕黃色,次精礦帶呈暗灰色,二者存在1條明顯的混合過(guò)渡線。礦帶圖像處理軟件的目標(biāo)是分割出精礦帶右邊界、混合過(guò)渡線、次精礦帶左邊界和礦帶底部界線,然后提取精礦帶和次精礦帶的顏色和寬度信息。精礦搖床礦帶圖像自動(dòng)分割效果見(jiàn)圖4。

    ①—精礦帶 ②—次精礦帶 ③—精礦帶右邊界

    ④—混合過(guò)渡線 ⑤—次精礦帶左邊界 ⑥—礦帶底部界線

    為了檢驗(yàn)礦帶圖像分割結(jié)果的準(zhǔn)確性,在現(xiàn)場(chǎng)拍攝5張礦帶分布差異性強(qiáng)的照片,然后將圖像處理軟件輸出的精礦帶和次精礦帶的寬度識(shí)別值與實(shí)測(cè)值分別進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果見(jiàn)表1。

    由表1可以看出,精礦帶寬度識(shí)別誤差在±6 mm以內(nèi),次精礦帶寬度識(shí)別誤差在±7 mm以內(nèi)。根據(jù)實(shí)際工藝要求,礦帶識(shí)別誤差需控制在±15 mm以內(nèi),因此圖像分割精準(zhǔn)度達(dá)到了現(xiàn)場(chǎng)使用要求。

    2.3 對(duì)選礦指標(biāo)的影響

    為了對(duì)比巡檢機(jī)器人和人工操作情況下選礦指標(biāo)的差異性,試驗(yàn)選取精選作業(yè)的其中1張搖床開(kāi)展9輪次人機(jī)對(duì)戰(zhàn)。巡檢機(jī)器人操作和人工操作的目標(biāo)均是接取目標(biāo)品位40 %的錫精礦,每一輪次巡檢機(jī)器人和人工分別連續(xù)接取30 s。試驗(yàn)對(duì)比結(jié)果見(jiàn)圖5。

    人工接取條件下,9輪精礦樣本的平均品位是41.36 %,標(biāo)準(zhǔn)差是8.05 %;巡檢機(jī)器人接取條件下,9輪精礦樣本的平均品位是39.98 %,標(biāo)準(zhǔn)差是11.70 %。由此可見(jiàn),巡檢機(jī)器人通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)方式識(shí)別礦帶和接取合格精礦的能力水平能夠達(dá)到生產(chǎn)要求,但在一致性方面稍遜于人工。

    3 結(jié) 論

    1)搖床智能巡檢機(jī)器人能夠替代人工,實(shí)現(xiàn)一組多張搖床的“無(wú)人值守”巡檢模式。搖床巡檢機(jī)器人具備自主行走、自動(dòng)避障、自主決策、自動(dòng)充電等功能,實(shí)現(xiàn)了對(duì)一組多張搖床的全自動(dòng)輪巡拍攝,內(nèi)嵌的礦帶圖像識(shí)別軟件實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同礦帶特征的提取功能,識(shí)別精度滿足使用要求。

    2)在華聯(lián)鋅銦公司新田選礦廠精選段搖床開(kāi)展了搖床智能控制系統(tǒng)的工業(yè)試驗(yàn)研究,在機(jī)器人巡檢模式下,自動(dòng)接礦的精礦品位能夠達(dá)到工藝要求。

    3)搖床智能控制系統(tǒng)采用的巡檢機(jī)器人可以將工人從繁重勞動(dòng)中解放出來(lái),提高了搖床的智能化水平和生產(chǎn)效率,有利于重選裝備技術(shù)水平的進(jìn)步。

    [參 考 文 獻(xiàn)]

    [1] 孫傳堯.選礦工程師手冊(cè)[M].北京:冶金工業(yè)出版社,2015.

    [2] 劉惠中.重選設(shè)備在我國(guó)金屬礦選礦中的應(yīng)用進(jìn)展及展望[J].有色金屬(選礦部分),2011(增刊1):18-23.

    [3] 和麗芳,郭思哲,黃宋魏,等.一種基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的多閾值搖床彩色礦帶分帶圖像分割法:CN201710338971.0[P].2017-10-03.

    [4] 和麗芳,郭思哲,黃宋魏,等.一種基于磷蝦優(yōu)化算法的搖床礦帶分帶圖像分割法:CN201610159915.6[P].2016-08-10.

    [5] 楊文龍,吳富姬,羅璇,等.一種選礦搖床礦帶識(shí)別及接礦板自動(dòng)調(diào)節(jié)裝置:CN201620608506.5[P].2016-06-21.

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