基于深度学习的浮选精矿品位预测方法、装置及设备

    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

    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。

    一种剥锌机故障阴极板图像识别方法

    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

    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。

    一种剥锌设备阴极板自动运载和放置装置及其运行方法

    公开(公告)号:CN111424293A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010343990.4

    申请日:2020-04-27

    Abstract: 本发明提供了一种剥锌设备阴极板自动运载和放置装置及其运行方法,该装置包括阴极板运载小车和阴极板放板架,阴极板运载小车包括车架、车轮组件、电机减速机、水平轮组件、举升叉组件、丝杠驱动组件、阴极板托架;阴极板放置架包括架体、导轨、限位座、齿板架、定位锥组件。该方法为所述装置在剥锌设备的进板端时,天车从电解槽中吊来的的待剥锌阴极板放置在阴极板放置架上,阴极板运载小车分次运输到进出板链,进入剥锌设备进行剥锌作业;在剥锌设备的出板端,阴极板运载小车将已剥锌阴极板从进出板链运输到阴极板放板架上,由天车吊回到电解槽中。本装置结构紧凑,运行平稳,且减少了等待时间,提高了剥锌设备的作业效率。

    一种电沉积金属阴极板的接收系统

    公开(公告)号:CN108950606B

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201810835786.7

    申请日:2018-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种电沉积金属阴极板的接收系统,包括接板车、接板链,接板车设有齿形板,接板链设有链条,齿形板位于所述链条的一侧,齿形板与举升油缸或气缸连接,链条与步进电机连接,齿形板上的齿形与链条上的齿形相同。用于在金属电解工艺电沉积工序中接收天车从电解槽吊出来的待剥离阴极板并将阴极板输送至后续工序。能快速与天车对接,接收天车吊来的阴极板;对接收的阴极板进行精确定位;能把从天车上接收的阴极板快速准确的放置在输送链上,同时不影响整个剥锌系统的运行。

    一种电沉积金属阴极板的接收系统

    公开(公告)号:CN108950606A

    公开(公告)日:2018-12-07

    申请号:CN201810835786.7

    申请日:2018-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种电沉积金属阴极板的接收系统,包括接板车、接板链,接板车设有齿形板,接板链设有链条,齿形板位于所述链条的一侧,齿形板与举升油缸或气缸连接,链条与步进电机连接,齿形板上的齿形与链条上的齿形相同。用于在金属电解工艺电沉积工序中接收天车从电解槽吊出来的待剥离阴极板并将阴极板输送至后续工序。能快速与天车对接,接收天车吊来的阴极板;对接收的阴极板进行精确定位;能把从天车上接收的阴极板快速准确的放置在输送链上,同时不影响整个剥锌系统的运行。

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