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公开(公告)号：CN106086943A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610743207.7
申请日：2016-08-26
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
Inventor： 石峰 , 郭鑫 , 李恒通 , 姜勇 , 战凯 , 梁殿印 , 赵继平 , 龙智卓 , 李建国 , 杨文旺 , 武涛 , 李强 , 范凌霄 , 连晓圆 , 刘利敏 , 李阳 , 宁媛松
CPC classification number: Y02P10/234
Abstract: 本发明公开了一种带有剔板补板及阴极板转运功能的锌片剥离系统，包括A列电解槽和B列电解槽，A列电解槽和B列电解槽分别对应A剥锌线和B剥锌线，还设有人工剥锌刷板线，A剥锌线与B剥锌线的结构相同，都包括预剥离设备、主剥离设备、刷板设备、剔板设备、补板设备、阴极板传输设备、阴极板间距调整设备、阴极板横移设备。解决了现有机械化剥锌机组不能与阴极板行车良好配合、无法实现阴极板行车整吊吊运剔出的不良板和整吊吊运合格阴极板的问题，同时提高剔板和补板的作业效率，并实现阴极板从剥锌线到刷板线的机械化传输，减少阴极板行车的工作负荷，提高剥锌生产效率，减轻人员劳动强度。
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公开(公告)号：CN112949666B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201911175301.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T5/00 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种剥锌机故障阴极板图像识别方法，包括：数据采集，从现场采集剥锌机阴极板图像数据，分别构建阴极板图像分类和故障阴极板区域目标检测训练及测试数据集；数据扩增，对训练样本集中的每张图片分别进行对比度调整、亮度调整和镜像变换扩充训练样本量；模型训练，将扩充后的训练样本集分别加入构建的深度学习分类识别和深度学习目标检测网络，通过训练获得故障阴极板识别模型；模型性能测试，先将测试数据集输入到分类网络初步判断是否为故障阴极板，若为故障阴极板则将图像输入到深度学习目标检测网络，获得故障阴极板检测结果。试验证明了本发明：鲁棒性强，识别速度快，能有效提高故障阴极板识别精度。
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公开(公告)号：CN113096149B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201911334684.8
申请日：2019-12-23
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于色彩三要素的摇床矿带分割方法。该方法包括以下步骤：采集摇床矿带图像；对图像进行预处理；获取摇床精矿带的颜色特征参数；计算得到相似度灰度图；对相似度灰度图进行形态学开运算并获取连通区域；获取精矿带矩形区域。本发明利用了矿带图像亮度、色调和饱和度的信息，更符合人工操作时人眼对矿带区分的模型，能很好处理水泡，光源反光等疑难问题，具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115239665A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210869232.5
申请日：2022-07-21
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供了一种浮选泡沫溢流状态识别方法、装置和存储介质，所述方法包括：采集预设区域内的连续图像，所述预设区域由浮选槽、溢流堰和泡沫槽构成；预先设置的第一深度学习模型基于所述连续图像中展示的泡沫移动状态，得到第一浮选泡沫溢流状态，所述第一浮选泡沫溢流状态包括：断流、冒槽和其他。本申请提供的技术方案用机器视觉技术实现在浮选过程中自动、及时发现泡沫的异常溢流状态。
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公开(公告)号：CN115049165A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210971142.7
申请日：2022-08-15
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
Abstract: 本申请实施例提供了一种基于深度学习的浮选精矿品位预测方法、装置及设备，属于人工智能技术领域。为解决精矿品位预测效果比较差的问题，提出如下方案：获取浮选参数序列和泡沫图像序列；对各个泡沫图像进行缩放处理和遮盖处理，将各个遮盖后泡沫图像拼接为图像张量；对各个浮选参数进行数据归一化处理；基于深度学习模型构建精矿品位预测模型，将图像张量作为精矿品位预测模型的输入层的输入数据；将归一化后浮选参数嵌入到精矿品位预测模型的全连接层；通过精矿品位预测模型的输出层输出浮选精矿品位。这样，将图像张量作为输入数据，将浮选参数序列巧妙的嵌入到精矿品位预测模型的全连接层，得到的浮选精矿品位预测精度高，鲁棒性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113477395A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110751746.6
申请日：2021-07-02
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
IPC: B03C1/02
Abstract: 本发明提供一种分区分选的电磁精选机，包括：分选柱，其内壁由上而下依次分为第一分选区、第二分选区以及第三分选区；多层给水器，其设置在分选柱内部。本发明的目的在于提供一种分区分选的电磁精选机，很好地解决了现有技术中的电磁式磁选机采用中心给矿、底部给水的方式进行分选而导致分选效果差的问题。
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公开(公告)号：CN113083497A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201911334989.9
申请日：2019-12-23
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
IPC: B03B13/02
Abstract: 本发明涉及一种基于小孔相机三角成像原理的摇床接矿执行器偏移距离计算方法。该方法包括以下步骤：S1：采集摇床矿带图像；S2：获取摇床接矿执行器指示标的像素位置；S3：计算摇床接矿执行器的偏移距离。本发明计算简单，精度满足工业生产的需求。
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公开(公告)号：CN112949666A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911175301.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种剥锌机故障阴极板图像识别方法，包括：数据采集，从现场采集剥锌机阴极板图像数据，分别构建阴极板图像分类和故障阴极板区域目标检测训练及测试数据集；数据扩增，对训练样本集中的每张图片分别进行对比度调整、亮度调整和镜像变换扩充训练样本量；模型训练，将扩充后的训练样本集分别加入构建的深度学习分类识别和深度学习目标检测网络，通过训练获得故障阴极板识别模型；模型性能测试，先将测试数据集输入到分类网络初步判断是否为故障阴极板，若为故障阴极板则将图像输入到深度学习目标检测网络，获得故障阴极板检测结果。试验证明了本发明：鲁棒性强，识别速度快，能有效提高故障阴极板识别精度。
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公开(公告)号：CN110252521A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910661803.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司
IPC: B03D1/22
Abstract: 本发明公开了一种外充气机械搅拌式实验室浮选机，包括槽体、驱动装置支架(2)、定子(3)、主轴部件(4)、电机(7)与充气装置；所述的槽体与驱动装置支架(2)放置于同一水平台上，电机(7)与主轴部件(4)上部分别安装于驱动装置支架(2)上部，电机(7)通过皮带连接并驱动主轴部件(4)；所述的定子(3)安装于槽体的底部中心位置，主轴部件(4)的下部位于定子(3)的内部中心且与定子(3)径向间隙均匀；所述的主轴部件(4)采用中空轴，充气装置连接中空轴顶部连接向槽体内充气，所述的槽体的底部设有排空口(10)。是一种操作简单、互换性高的实验室外充气式浮选机，可广泛应用于实验室分批浮选试验和连续性浮选试验。
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公开(公告)号：CN107478287A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710757051.2
申请日：2017-08-29
Applicant: 北矿机电科技有限责任公司 , 北京矿冶研究总院
Abstract: 本发明公开了一种确定最优浮选机充气回收因子β的检测方法，包括：在浮选机上设置充气回收因子β在线采集装置，通过所述充气回收因子β在线采集装置采集浮选机的泡沫溢流流速、泡沫溢流高度和泡沫颜色分量值，根据所述泡沫流速、泡沫溢流高度和浮选机充气量计算得出充气回收因子β；充气回收因子 其中Vf为泡沫流动速度，h为泡沫溢流高度，l为溢流堰长度，Qa为浮选机充气量；在检测计算得出充气回收因子β后，对比相邻时间段内充气回收因子β均值和泡沫颜色分量值，确定充气量设定值调节方向和调节步长，设定充气量允许调节区间，然后在该允许调节区间内遍历找出当前充气回收因子β的最大值作为最优值。该方法能自动准确调节浮选机至最佳充气量。
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