公开(公告)号：CN118279911A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410577646.X

申请日：2024-05-10

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 唐浩珀 ,  和丽芳 ,  黄斌 ,  吴丽萍 ,  何济帆 ,  黄宋魏

IPC: G06V20/69 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06T7/62 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于分割算法的金属矿物光片矿物嵌布粒度测量方法，属工艺矿物学领域，包括步骤：通过对MASK‑RCNN深度学习网络模型所生成的图像进行嵌布粒度测量，且使用其生成的mask掩码计算其每个类别的每个分割后的矿物的像素点个数，计算单个对象的粒度以及单类矿物的占比。通过输入光片图像比例尺结合预设参数计算该矿物光片图像中单个像素点的实际面积；最后通过将金属矿物光片图像中的矿物类别、矿物累计占比、不同粒级范围所对应的面积含量比和颗粒数量通过Excel表格输出。本发明对金属矿物光片图像进行嵌布粒度测量，能实现矿物嵌布粒度的快速和精确测量，并且有效地用计算机代替人工实现了对矿物嵌布粒度的智能化测量。

公开(公告)号：CN119387049A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411862714.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 黄宋魏 ,  程贯瑞 ,  张博亚 ,  童雄 ,  何济帆 ,  吴丽萍 ,  和丽芳 ,  唐浩珀 ,  李丹阳

IPC: B03D1/14

Abstract: 本发明涉及一种称重双流式云端优化浮选加药控制方法及系统，属选矿自动化领域。本发明包括称重双流式自动加药系统、称重双流式自动加药控制方法、加药制度云端优化系统、加药制度云端优化方法。称重双流式自动加药系统包括控制主机系统、加药控制装置；称重双流式自动加药控制方法包括称重式加药流量检测方法和粗―精双流量电磁阀式的加药控制方法；加药制度云端优化系统包括泡沫摄像机、图像处理主机、网络连接设备和云服务器；加药制度云端优化方法包括云端加药制度自优化方法和云端人工专家协同工作方法。本发明能实现加药量的精确控制并适应药剂及环境温度的变化，能根据浮选情况自动优化加药制度，对稳定和提高浮选工艺指标具有积极的作用。

公开(公告)号：CN119549244A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510015945.9

申请日：2025-01-06

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 黄宋魏 ,  何济帆 ,  张博亚 ,  童雄 ,  吴丽萍 ,  程贯瑞 ,  和丽芳 ,  李丹阳 ,  唐浩珀

IPC: B02C17/18

Abstract: 本发明公开一种衬板径向压力式球磨机负荷参数检测方法及装置，属于选矿过程自动检测领域。本发明通过安装在球磨机筒体上的力传感器和位置传感器获得测量衬板受到的径向压力信号和原点位置信号，通过无线发送–接收器将信号传送到检测主机。本发明根据位置信号和径向压力信号计算测量衬板的位置角度及其受到的径向压力，建立各个位置角度对应的径向压力动态数据矩阵，对动态数据矩阵进行滤波处理得到滤波数据矩阵，以滤波数据矩阵为依据，通过相关数学模型计算球磨机的装载量、充填率和钢料比。本发明能在线精确检测球磨机的装载量、充填率和钢料比，对实现磨矿分级智能控制，降低能耗和钢耗，提高磨矿效率和产品合格率有积极作用。

公开(公告)号：CN119446310A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411565142.2

申请日：2024-11-05

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 黄宋魏 ,  吴丽萍 ,  张博亚 ,  程贯瑞 ,  何济帆 ,  童雄 ,  和丽芳 ,  唐浩珀

IPC: G16C20/10 ,  G05D27/02

Abstract: 本发明涉及一种石灰乳自动配制方法与系统，属于选矿过程自动化领域。一种石灰乳自动配制系统，包括石灰乳调制装置、石灰乳研磨与过滤装置、石灰乳浓度测量与控制装置、石灰乳输送与存储控制装置、控制系统；且依次连接，在控制系统的控制下，实现由生石灰配制石灰乳的自动控制。一种石灰乳自动配制方法，由多控制模块协同工作实现石灰乳配制，包括：生石灰进料自动控制模块，石灰乳配制系统设备联锁控制模块，生石灰加水调制石灰乳自动控制模块，混合介质补加与石灰乳研磨除渣自动控制模块，石灰乳浓度检测与自动控制模块，石灰乳输送与存储自动控制模块。本发明可以提高石灰乳配制的自动化水平和石灰乳的配制精度。

公开(公告)号：CN118135565A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410535302.2

申请日：2024-04-30

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 唐浩珀 ,  和丽芳 ,  黄斌 ,  程惯瑞 ,  何济帆 ,  黄宋魏

IPC: G06V20/69 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明涉及基于深度学习的金属矿物成分识别方法。包括如下步骤：先通过对大量目标矿物光片图像使用labelme软件进行标记，将图像中的不同矿物进行手动标记分类，将生成的json文件处理成“coco”数据集对应格式的标签文件，用Mask R‑CNN深度学习模型结合“coco”预训练权重对图像进行迁移学习。最后使用预测脚本调用训练权重和输入所需要检测的目标矿物图像，则可清楚地得到不同矿物成分标注分类的图像。本发明通过先进的深度学习技术来对金属矿物光片图像进行矿物成分识别，能够实现矿物成分的精准测量，并且有效地用计算机代替人工实现了对矿物成分的识别。