【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿物加工的，尤其涉及一种基于红外识别的矿石除铁方法与装置。
技术介绍
1、井下采矿过程需要用到大量的支护件维持巷道的结构稳定，保障采矿安全。然而，用于支护巷道的铆钉、支护钢丝网、锚杆、工字钢等铁件会因为巷道顶板冒落、钻孔振动、设备剐蹭等原因掉落，并与矿石料堆混杂；混有铁件的矿石料堆在给入破碎磨矿设备后，会由于铁件具有较高的强度从而引发破碎磨矿设备的衬板损坏、液压爆缸等一系列问题，造成设备过铁停车损失，影响矿山生产进度。故而，矿石料堆除铁对于矿山连续生产的意义重大，是目前亟待解决的技术难题。
2、现有的除铁方法以磁吸法和人工手检法为主，对于非磁性矿石，采用磁吸除铁器可以较好地将矿石中的铁件清除，然而，对于磁性矿石，采用磁吸除铁器会造成磁性矿被夹带吸附到磁吸除铁器上，一方面导致磁吸除铁器很快因为吸附过多磁性矿达到满载负荷进而无法继续工作，另一方面会导致磁性矿石损失。面对这种情况，往往选择降低磁吸除铁器磁性，提高磁吸选择性，但会造成除铁不彻底，或选择采用人工手检方式，雇佣大量工人拾拣，人员安全性和铁件拣出效率都比较低，但不会造成磁性矿石损失。
3、人工手检的原理是人对铁件的准确识别指导人手动去拣出铁件。根据此原理，通过高精度的铁件识别传感器和高效率的机械臂代替人工手检法是理论上可行的。人工识别铁件的方法是图像识别，但人工识别往往受到灰尘罩盖、矿石遮挡、铁件尺寸等因素的影响，故而识别效率和进准度都较低。
4、例如，中国专利cn110525917a公开了一种矿山智能除铁系统及除铁方法，其是
5、中国专利cn208512687u公开了一种自动排矿除铁器，其采用的是磁性除铁，存在磁性除铁的技术缺陷，并且为了使除铁作业具有连续性，采用的装置结构复杂，受到损害的部位可能较多，无法继续工作，检修过程繁杂，磁性矿物的损失也较大。
6、中国专利cn201676746u采用的是金属探测和磁性除铁相结合的方式，并不能够对磁性矿石中的金属进行有效去除，虽然随着磁场力下降，先矿石逐步掉落后铁件才掉落，但会造成除铁不彻底。中国专利cn212396964u采用的方式仍然属于磁性除铁，去除方式不适合磁性矿石。中国专利cn213222692u采用的方式仍然属于磁性除铁，去除方式中需要，在远程破碎系统中加入除铁按钮；一旦发现有铁制品进入格筛，破碎操作人员可以在调度室利用破碎机将铁制品吸出；故而不能进行连续高效除铁。
7、中国专利cn114618791a公开了铁矿石半自磨顽石的除铁方法及装置，其是通过采用x射线穿透顽石显影以及预设金属物件显影识别模型能够准确可靠地识别金属物件与顽石，通过采用物料平铺、位置坐标及喷吹等技术手段能够实现对半自磨顽石中金属物件精准去除；但是由于喷吹的关系，所能去除的金属件质量和体积都不大，x射线穿透顽石显影需要物料平铺，如果堆叠过厚则难以进行有效识别，批量处理的矿石料堆量也不大。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是当前的矿石料堆除铁技术包括磁性除铁和人工手检，而这些方式都存在铁件检出率不高的技术缺陷，并且磁性除铁的矿石夹带率过高，人工手检的效率低；虽然能够通过对装置结构的改进来提高，但是其中的金属探测器在矿山检测效果差，如果运输到其他地方检测又会增加生产成本；磁性除铁的装置结构改进依然会存在拣选过程中装置结构的损坏和磁性矿石的损耗；x射线穿透顽石显影则可能存在顽石中金属影响而导致拣选过程不精准和流程过长。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案如下：
3、一种基于红外识别的矿石除铁方法，所述基于红外识别的矿石除铁方法如下步骤：
4、s1、利用电磁感应加热部件通过高频交变磁场使皮带上混入矿石料堆中的铁件温度得到大幅度提高，得到高温铁件和低温矿石堆；
5、s2、利用热红外传感器对s1的高温铁件和低温矿石堆进行探测、识别，并分析得到高温铁件在低温矿石堆中的分布情况信息，依据该分布情况信息获得拣出指令；
6、s3、将s2的拣出指令传输至铁件拣出机构，铁件拣出机构根据该拣出指令做出对应动作，拣出低温矿石堆中混入的铁件。
7、优选地，s1中混入矿石料堆中的铁件中，矿石类型为磁铁矿、赤铁矿和石英矿等，其中混入大量采矿过程崩落的铁件，如铆钉、钢丝支护网等。
8、优选地，s1中皮带总长度为3m，运行速度为1.5-3m/s，皮带上矿石料堆的总重量为230-300kg，由于皮带上料堆厚度较薄，混入矿石料堆的铁件一般夹杂在矿石中间或位于料堆表面。
9、优选地，s1中电磁感应加热部件接入220v交流电后，在整流器和高频电力转换装置的作用下，交流电被转换为20-40khz的高频交流电，并在扁平螺旋状的感应加热线圈上产生高速变化的交变磁场。
10、优选地，s1中电磁感应加热部件加热后高温铁件的温度为45-90℃，低温矿石堆的温度为15-25℃。
11、优选地，s2中高温铁件在低温矿石堆中的分布情况信息包括：铁件的数量、位置、大小及形状的信息。
12、优选地，s2中分布情况信息的获取方式如下：
13、s21、热红外传感器在接收到高温铁件和低温矿石堆共同产生的热辐射后，形成实时的热红外像图；
14、s22、中央处理器根据s21的热红外像图中温度差异信息，将温度高于某一阈值的图像区域识别为铁件；
15、s23、对铁件进行边界的确定，并得出其位置、大小和形状的信息。
16、优选地，s22中温度差异信息主要由高温铁件与低温矿石堆之间磁导率的差异来产生，矿石堆的磁导率比铁件低，其加热现象不明显甚至不被加热，从而使其在温度上与铁件产生明显的低高温差异。
17、优选地，s22中某一阈值的温度选择根据实际情况而定，一般是在几个温度阈值选择中进行对比，选择出铁件拣出率、矿石夹带率最低的那个温度阈值。
18、优选地，s2中拣出指令由中央处理器依据铁件的分布情况信息，以拣出机械臂移动距离最短、频次最少、最节能的原则得出。
19、优选地，s2中拣出指令包括：是否启动拣出机构，拣出机械臂在x、y、z轴的移动方向、距离和速度，以及爪子的抓取与放松。
20、一种根据所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，基于红外识别的矿石除铁方法的装置包括：
21、电磁感应加热部件，用于加热皮带上物料中混入的铁件；
22、热红外传感器，用于探测、识别和分析铁件在料堆中的分布情况信息；
23、中央处理器，依据铁件分布情况信息得出拣出指令并传输至铁件拣出机构；
24、铁件拣出机构，执行拣出指令，将混入料堆中的铁件分拣出来。
25、优选地，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，所述基于红外识别的矿石除铁方法如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，S1中电磁感应加热部件加热后高温铁件的温度为45-90℃，低温矿石堆的温度为15-25℃。
3.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，S2中高温铁件在低温矿石堆中的分布情况信息包括：铁件的数量、位置、大小及形状的信息。
4.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，S2中分布情况信息的获取方式如下：
5.根据权利要求4所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，S22中温度差异信息主要由高温铁件与低温矿石堆之间磁导率的差异来产生，矿石堆的磁导率比铁件低，其加热现象不明显甚至不被加热，从而使其在温度上与铁件产生明显的低高温差异。
6.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，S2中拣出指令由中央处理器依据铁件的分布情况信息，以拣出机械臂移动距离最短、频次最少、最节能的原则得出。
7.根据权利要求1所述
8.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，其特征在于，基于红外识别的矿石除铁方法的装置包括：
9.根据权利要求8所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，其特征在于，所述电磁感应加热部件位于皮带首端的下方，便于其及时对矿石料堆进行感应加热；热红外传感器与中央处理器放置于皮带中部的上方，便于其扫描、分析和传输矿石料堆中铁件的分布情况信息；皮带拣出机构位于皮带末端的侧方，便于拣出和处置铁件。
10.根据权利要求8所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，其特征在于，所述电磁感应加热部件包括陶瓷外壳、高频感应加热线圈、整流器、高频电力转换装置及对应的控制系统。
11.根据权利要求8所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，其特征在于，所述热红外传感器在接收物料与铁件产生的热辐射后形成热红外像图，中央处理器根据热红外像图将图像中温度高于某一阈值的图像区域进行圈定，确定该区域为需被拣出的铁件，对其进行数量、位置、大小和形状等信息的确定后，进一步进行分析和计算，最终得出拣出指令，并传输至拣出机构。
12.根据权利要求8所述的基于红外识别的矿石除铁方法的装置，其特征在于，所述铁件拣出机构主要由机械抓手、机械臂和控制系统组成；其中，机械抓手用于抓取目的铁件，机械臂可进行各方向的移动、旋转和伸缩，控制系统主要用于接收和发出拣出指令。
...【技术特征摘要】
1.一种基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，所述基于红外识别的矿石除铁方法如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s1中电磁感应加热部件加热后高温铁件的温度为45-90℃，低温矿石堆的温度为15-25℃。
3.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s2中高温铁件在低温矿石堆中的分布情况信息包括：铁件的数量、位置、大小及形状的信息。
4.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s2中分布情况信息的获取方式如下：
5.根据权利要求4所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s22中温度差异信息主要由高温铁件与低温矿石堆之间磁导率的差异来产生，矿石堆的磁导率比铁件低，其加热现象不明显甚至不被加热，从而使其在温度上与铁件产生明显的低高温差异。
6.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s2中拣出指令由中央处理器依据铁件的分布情况信息，以拣出机械臂移动距离最短、频次最少、最节能的原则得出。
7.根据权利要求1所述的基于红外识别的矿石除铁方法，其特征在于，s2中拣出指令包括：是否启动拣出机构，拣出机械臂在x、y、z轴的移动方向、距离和速度，以及爪子的抓取与放松。
8.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘政宇，杨志广，寇珏，孙春宝，邵安林，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：
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