滑石矿品分选处理系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本实用新型涉及矿石分选技术领域，具体涉及滑石矿品分选处理系统。
【背景技术】
[0002] 滑石是一种具层状构造的含水的镁质硅酸盐矿物，化学式为Mg3[Si4010] (OH)2， 以氧化物表示为3MgO *4Si02 *H20。滑石具有较高的电绝缘性、绝热性、高熔点和对油类有 强烈的吸附性能，因此在工业上有广泛的用途。纯净的滑石的颜色特征是呈白色或微带淡 黄、粉红、淡绿色调，而带较深颜色的滑石是因为含有杂质元素所致。在形状特性方面，纯净 的滑石表面细腻光滑一般呈块状、叶片状、纤维状或放射状。现有的筛选滑石矿品的方法主 要有人工手选、浮选、磁选、洗选等方法，其中人工手选成本高、效率低；磁选工艺较为复杂； 洗选不能用于高品位滑石的分选，且分选率低；色选是基于对矿物的颜色选择，是目前最简 单有效的方法。目前的色选机就是采用色选法计算，通过颜色来选择，主要用于锰矿、钾长 石、重晶石、石英砂等矿物的分选，而由于滑石的伴生矿中包含有比较多的绿泥石、菱镁矿、 透闪石、白云石、菱铁矿、石英、黄铁矿等其他矿物，这些矿物中有些也呈现白色，与高品位 的滑石比较接近，因此，单一的色选法很难实现滑石的分辨和筛选。据国家标准BG1534-94， 工业滑石按块度长、宽、厚的任何一个最大尺寸，划分为三种规格：大块滑石：最大边的尺 寸应大于200mm ;中块滑石：最大边的尺寸为20~200mm ;小粒滑石：最大粒径小于20mm。 传统的色选机主要采用了气阀将杂物喷出，使杂物和需要的物品分离，但这种气阀用于一 般处理最大边小于20mm的物体，对于最大边大于20mm的矿物效果不理想。 【实用新型内容】
[0003] 本实用新型旨在解决现有技术中存在的技术问题之一。
[0004] 为此，本实用新型提供一种滑石矿品分选处理系统，可以将滑石从带有其他杂矿 的滑石矿中分选提炼出来，既能满足色选法的简单有效性，又能将滑石与混迹于滑石矿中 的其他呈白色的矿物分辨出来，提高滑石分选的精确性。
[0005] 该滑石矿品分选处理系统包括控制模块及分别与所述控制模块连接的照明模 块、图像采集模块、图像处理与矿石品位识别模块、矿石输送模块、滑石分离装置，其中所述 照明模块为位于所述矿石输送模块上的滑石矿提供环境照明，图像采集模块采集矿石输送 模块上的滑石矿图像并将所采集的滑石矿图像传送至图像处理与矿石品位识别模块，图像 处理与矿石品位识别模块将滑石矿图像进行处理、滑石品质判断后形成滑石品位识别信 息，再将所述滑石矿品位识别信息发送至所述控制系统，所述控制系统控制所述滑石分离 装置对相应品位的滑石矿进行分离。
[0006] 其中所述图像处与理矿石品位识别模块将滑石矿图像进行处理、滑石品质
[0007] 判断过程包括以下过程：
[0008] S110)滑石图像背景去除；
[0009] S120)滑石图像的颜色、灰度和纹理提取；
[0010] S130)将所提取到的滑石图像的颜色、灰度、和纹理与已有的各品位的滑石矿品图 像的标准颜色、标准灰度、标准纹理进行参数相似度计算；
[0011] S140)根据参数相似度判定滑石矿应属品位段。
[0012] 通过滑石背景去除，可避免背景色纳入颜色识别，减少分析对象，提高分析效率； 而图像的颜色、灰度和纹理是作为矿品质地和品位分析的三个基本要素，提取出来用于进 一步处理分析。
[0013] 通过将将所提取到的滑石图像的颜色、灰度、和纹理与已有的各品味的滑石矿品 图像的标准颜色、标准灰度、标准纹理进行参数相似度计算，通过参数值更能客观、标准一 致的确定矿石的属性，可以更精准的识别该图像的矿石是否为滑石以及应属于滑石的哪一 级品位段。
[0014] 更进一步的，步骤S110中包含以下步骤：
[0015] S111)图像增强；
[0016] S112)提取图像边缘；
[0017] S113)图像背景边缘清除；
[0018] S114)生成边缘模板；
[0019] S115)得到目标模板；
[0020] S116)得到结果图像。
[0021] 更进一步的，在所述步骤S120中，颜色提取采用颜色直方图方案获得；
[0022] 灰度提取是将彩色的图像所形成的RGB空间转换到YUV空间，通过计算得到的Y 矩阵值来形成灰度值，计算公式为Y = 0. 229 X R+0. 587 XG+0. 114XB ;
[0023] 纹理提取是采用灰度共生矩阵方法来获得纹理特征参数，具体选用灰度共生矩阵 中的能量、惯性矩、熵、相关、局部平稳五种特征来表征图像的纹理。
[0024] 进一步的，灰度共生矩阵是描述在0方向上，相隔d像元距离的一对像元，分别具 有灰度值i和j的出现概率，其元素可记为P(i，j|d，0)，当0和d选定时，可简记为Pu， 这时能量记为E(d，0)、惯性矩记为H(d，0)、熵记为I(d，0)、相关记为C(d，0)、局部平稳 记为L(d，0)，并分别满足以下关系式：
[0031]
[0032] 进一步的，在步骤S130中，颜色、灰度与已有的各品味的滑石矿品图像的标准 颜色、灰度进行参数相似度采用"相关"的方法进行直方图氏和11 2匹配计算，匹配值按 式6计算，纹理与已有的各品味的滑石矿品图像的标准纹理进行参数相似度采用欧几 里得距离方法计算，若所采集的图像为a，模板标准图像b，分别对应于其特征向量F a= ifai，fa2, fa3, fJ和Fb= {f bl，fb2, fb3, fb4}，贝lj欧几里得距离按式7计算，其中
[0035] 通过图像增强可以提高图像的清晰度，使图像变得更有利于计算和处理，方便边 界的生成，通过提取图像边缘，形成图像中所要提取的目标和背景的分界线，可以进一步便 于将背景和目标区分开，通过图像背景边缘清除背景图像中灰度变化引起的假性边缘，生 成边缘模板的过程使得图像边缘更加清晰明确，得到目标模板的过程将边缘外部的杂质点 清除，方便清晰的界定图像，得到结果图像的过程是将目标模板和原始图像进行"与"运算 得到背景去除的结果图像，所得到的结果图像便于提取颜色、灰度和纹理。
[0036] 通过本实用新型所提供的滑石矿品分选处理系统不但能够简单快速的将滑石从 与其他矿物的混合矿石中分离出来，而且可以将滑石按设定的品位分离出来，工艺简单，分 选效率高。
[0037] 根据本实用新型的一个实施例，所述图像采集模块为C⑶照相机。
[0038] 根据本实用新型的一个实施例，所述滑石分离装置为机械手。
[0039] 根据本实用新型的一个实施例，所述矿石输送模块为传送履带。
[0040] 通过本实用新型中提出的滑石矿品分选处理系统不但可以能够简单快速的将滑 石从与其他矿物的混合矿石中分离出来，而且可以将滑石按设定的品位分离出来，同时工 艺简单，分选效率高，操作方便。
【附图说明】
[0041] 本实用新型的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中 将变得明显和容易理解，其中：
[0042] 图1为本实用新型中的滑石矿样品图像去除背景效果图；
[0043] 图2为本实用新型中的滑石矿品分选处理系统构成示意图。
【具体实施方式】
[0044] 为了能够更清楚地理解本实用新型的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具 体实施方式对本实用新型进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申 请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0045] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本实用新型，但是，本实用 新型还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施，因此，本实用新型的保护范围并不受 下面公开的具体实施例的限制。
[0046] 下面对本实用新型第一方面实施例的滑石矿品分选处理系统做进一步的描述。
[0047] 根据本实用新型的一个具体实施例，提供一种滑石矿品分选处理系统，可以用于 分选20~200mm的滑石矿品，根据不同纯度的滑石在不同领域上的应用，本实用新型提供 的系统将根据滑石矿品中滑石含量分为高、中、低三个等级品位从滑石矿混合杂矿中分选 出来，其中界定高品位滑石中滑石含量多80%，中品位滑石含量50%~80%，低品位滑石 含量30%~50%。由于这三个不同品位的滑石矿的颜色、灰度、纹理存在差异，也与其他非 滑石矿的颜色、灰度及纹理存在差异，基于此些差异，提供了一种滑石矿品分选处理系统， 如图2所示，一种滑石矿品分选处理系统包括控制模块100及分别与所述控制模块100连 接的照明模块300、图像采集模块400、图像处理与矿石品位识别模块500、矿石输送模块 200、滑石分离装置600,其中照明模块300为位于矿石输送模块200上的滑石矿提供环境照 明，图像采集模块400采集矿石输送模块200上的滑石矿图像并将所采集的滑石矿图像传 送至图像处理与矿石品位识别模块500,图像处理与矿石品位识别模块500将滑石矿图像 进行处理、滑石品质判断后形成滑石品位识别信息，再将滑石矿品位识别信息发送至控制 系统100,控制系统100控制滑石分离装置600对相应品位的滑石矿进行分离。本系统通过 像处理与矿石品位识别模块500将滑石矿快速识别是否为滑石以及滑石的品位级别，并通 过滑石分离装置600进行分离出来，完成一个分离动作后再往复循环进行下一个识别分选 行为，可以快速分选滑石矿。其中图像处与理矿石品位识别模块将滑石矿图像进行处理、滑 石品质判断过程包括以下过程：
[0048] S110)滑石图像背景去除；
[0049] S120)滑石图像的颜色、灰度和纹理提取；
[0050] S130)将所提取到的滑石图像的颜色、灰度、和纹理与已有的各品味的滑石矿品图 像的标准颜色、标准灰度、标准纹理进行参数相似度计算；
[0051] S140)根据参数相似度判定滑石矿应属品位段。
[0052] 通过获取滑石矿品图像，并通过对所采集的图像处理获得滑石的颜色、灰度、纹理 等多参数图像特征，并对这些图像进行特征分析并判断，然后将滑石分离开来，剔除杂矿， 并实现滑石矿品位分类。
[0053] 通过滑石图像背景去除，可避免背景色纳入颜色识别，减少分析对象，提高分析效 率；而图像的颜色、灰度和纹理是作为矿品质地和品位分析的三个基本要素，提取出来用于 进一步处理分析。
[0054] 其中滑石图像的颜色提取具体是采用颜色直方图方案获得，（颜色直方图是在许 多图像检索系统中被广泛应用的颜色特征，具有很好的表现能力，而彩色图像的直方图描 述的是不同颜色在整幅图像中所占的比例，而并不