基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析法及其應(yīng)用

周德煬，張立忠，景 治，楊建國，竇東陽

(1.中國礦業(yè)大學(xué) 國家煤加工與潔凈化工程中心，江蘇 徐州 221116；2.國家能源集團(tuán)寧夏煤業(yè)有限責(zé)任公司 洗選中心，寧夏 靈武 751400)

隨著“工業(yè)4.0”的熱潮在全世界涌動(dòng)及“中國制造2025”的提出和實(shí)施，越來越多的制造業(yè)將智能化制造作為企業(yè)前進(jìn)的方向。目前選煤智能化包括參數(shù)或狀態(tài)的智能化監(jiān)測(cè)[1]、工藝過程的智能化調(diào)節(jié)、裝備狀態(tài)的智能化診斷[2]、選煤廠的智能化管理等環(huán)節(jié)已在選煤工藝流程中得到一定應(yīng)用，但是選煤廠煤質(zhì)組成無法在線檢測(cè)成為制約選煤過程自動(dòng)化和智能化的技術(shù)瓶頸[3]。

機(jī)器視覺作為智能化發(fā)展的一個(gè)重要分支，已經(jīng)在工業(yè)智能化的多個(gè)領(lǐng)域中得到運(yùn)用[4]，利用機(jī)器視覺通過圖像分析獲取目標(biāo)特征信息為煤質(zhì)組成分析提供了新的解決方向。張澤琳[5]研究了基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析方法；李揚(yáng)[6]利用機(jī)器視覺完成了對(duì)動(dòng)力煤煤質(zhì)組成的分析。本文主要介紹基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析方法及其在重介選煤中的應(yīng)用。

1 現(xiàn)有煤質(zhì)組成分析方法及其不足

在選煤生產(chǎn)調(diào)節(jié)中，煤質(zhì)分析的及時(shí)性是影響選煤操作控制效果的重要因素[7]。煤質(zhì)分析不夠及時(shí)，不利于快速調(diào)整選煤過程參數(shù)，容易造成分選精度的降低和高價(jià)格產(chǎn)品產(chǎn)率的損失。準(zhǔn)確快速的煤質(zhì)分析方法是選煤智能化發(fā)展的需要。

用于指導(dǎo)選煤廠生產(chǎn)操作的煤質(zhì)組成包括煤的粒度組成和密度組成。煤的粒度組成通常通過篩分試驗(yàn)獲得。為保證煤樣的代表性，顆粒越粗則最少試驗(yàn)用量就越多。按國標(biāo)GB/T 477—2008《煤炭篩分試驗(yàn)方法 》的規(guī)定，對(duì)入洗上限達(dá)200 mm的淺槽重介入料而言，單個(gè)樣品的最小重量為2 t。對(duì)這些樣品進(jìn)行采樣、運(yùn)輸和人工篩分，直到報(bào)出數(shù)據(jù)，最快也得數(shù)個(gè)小時(shí)。煤的密度組成通常由浮沉試驗(yàn)獲得。按國標(biāo)GB/T 478—2008《煤炭浮沉試驗(yàn)方法》對(duì)煤樣進(jìn)行浮沉分析，每個(gè)樣最快也需要半天時(shí)間才能報(bào)出數(shù)據(jù)。對(duì)與分粒級(jí)的浮沉試驗(yàn)，1組試驗(yàn)通常需要4～5 d才能報(bào)出結(jié)果。

為解決煤質(zhì)分析的時(shí)間滯后問題，國標(biāo)MT/T 1—2007《商品煤含矸率和限下率的測(cè)定方法》中給出了快速浮沉法。該方法規(guī)定對(duì)最大200 mm粒度的煤采樣時(shí)，最小采樣總質(zhì)量為1.6 t，并將所采煤樣混合、縮分至規(guī)定的最小質(zhì)量后，送至浮沉室。由此可見，該方法從采樣到報(bào)出結(jié)果最快也需半小時(shí)左右。值得一提的是，隨著選煤廠輸煤膠帶的加寬加快，運(yùn)行中的自動(dòng)采樣越來越難，停機(jī)采樣又影響正常選煤生產(chǎn)，其滯后時(shí)長成為適應(yīng)性控制難以逾越的鴻溝。

選煤生產(chǎn)過程中通常通過煤質(zhì)快速檢測(cè)法(快灰法)獲取洗選效果。該方法通過將一定重量的樣本放入高溫箱中灼燒40 min來測(cè)量其灰分，大大縮短了時(shí)間與人力、物力，但該方法至少也需要2 h才能完成，依然不能做到用更快速的檢測(cè)來滿足對(duì)選煤過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

2 基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析

人的視覺系統(tǒng)是人最重要的感知系統(tǒng)，可為人提供70%～80%的外部信息，尤其某些重要信息是其他感知系統(tǒng)所不能提供的。在實(shí)際生產(chǎn)中，對(duì)于未經(jīng)分選的原煤，人往往通過眼睛直觀地區(qū)分出煤和矸石，也能通過眼睛知道單塊煤粒的形狀和大小。選煤工藝中的人工撿矸就是利用人眼識(shí)別矸石。由此可見，利用機(jī)器視覺可以實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)快速分析。

基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析方法是通過相機(jī)拍攝待檢測(cè)的煤樣作為檢測(cè)樣本圖片，然后對(duì)圖片進(jìn)行圖像處理，分割出原煤顆粒區(qū)域[8]，提取出顆粒區(qū)域的特征信息，通過所提取的特征信息獲取原煤的粒級(jí)質(zhì)量分布與煤、矸質(zhì)量比，得到煤質(zhì)組成情況。

人工排矸時(shí)，人眼通過對(duì)原煤表面的顏色和紋理來區(qū)分煤和矸石[9]，所以機(jī)器視覺可以通過獲取圖像的顏色和紋理作為識(shí)別煤和矸石的特征信息。而煤與矸石的真正區(qū)別在于其密度各不相同，由此可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立顆粒區(qū)域的圖像特征與密度間的關(guān)系，在實(shí)現(xiàn)煤、矸識(shí)別的同時(shí)，為求解原煤質(zhì)量提供路徑。

為求解原煤的粒度組成，通過原煤顆粒的平面投影面積表征原煤顆粒粒徑和體積。

對(duì)立方體顆粒，邊長等于粒徑d，正投影面積S=d2，顆粒體積V=d3。

通過現(xiàn)場(chǎng)采樣圖片獲取顆粒投影面積S和圖片對(duì)應(yīng)煤樣的粒徑與體積，可求出系數(shù)α與β?？紤]到不同粒度顆粒的形狀有一定差異，需對(duì)不同粒級(jí)的顆粒分別進(jìn)行分析，得出各粒級(jí)的形狀系數(shù)α和β值，最終獲得顆粒平面投影與其粒徑及體積之間的關(guān)系。

綜合上述過程，用圖像的顏色、紋理等參數(shù)可對(duì)原煤顆粒進(jìn)行煤矸識(shí)別、粒度級(jí)分類、密度預(yù)測(cè)、體積預(yù)測(cè)和質(zhì)量求解。至此，通過機(jī)器視覺可從圖片中獲得待檢測(cè)樣本的粒度組成分布質(zhì)量比和密度組成質(zhì)量比，完成煤質(zhì)組成分析。其快速分析流程見圖1。

圖1 基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析流程

與其他煤質(zhì)分析方法相比，利用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)分析的過程中無需人工大量采樣，數(shù)據(jù)獲取與分析均由計(jì)算機(jī)計(jì)算得出，方法高效快捷，節(jié)省大量人力物力，可實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)檢測(cè)，完全符合智能化選煤工藝的需求。

3 煤質(zhì)在線分析在紅柳選煤廠的應(yīng)用

國能集團(tuán)寧夏煤業(yè)公司洗選中心紅柳選煤廠位于寧夏靈武市馬家灘鎮(zhèn)，是寧夏煤業(yè)洗選中心的骨干廠。紅柳選煤廠水洗系統(tǒng)主要生產(chǎn)工藝為[10]：200～25 mm 塊煤重介淺槽分選，25～1 mm末煤重介旋流器主再洗，1～0.1 mm粗煤泥采用螺旋分選機(jī)分選，0.1～0 mm細(xì)煤泥采用沉降離心機(jī)+壓濾機(jī)回收。為實(shí)現(xiàn)選煤智能化，在塊煤淺槽主洗系統(tǒng)應(yīng)用了基于機(jī)器視覺的煤質(zhì)組成分析，實(shí)現(xiàn)了煤質(zhì)組成實(shí)時(shí)分析，為智能化選煤提供塊煤煤質(zhì)檢測(cè)結(jié)果。

煤質(zhì)在線分析系統(tǒng)主要由圖像采集模塊與PC機(jī)組成。圖像采集模塊獲得的圖片為2 400萬像素，每分鐘可獲取15張圖片。PC機(jī)分析煤質(zhì)時(shí)選取3張連續(xù)圖片進(jìn)行計(jì)算，圖片為布滿煤樣無膠帶露出，以滿足煤質(zhì)分析的樣本需求。

入廠原煤在分選前經(jīng)準(zhǔn)備車間篩分出塊煤和末煤，其中小于25 mm的末煤通過重介旋流器分選，大于25 mm的塊煤進(jìn)重介淺槽洗選，洗選的最大粒徑為200 mm。為準(zhǔn)確獲得分選效果，分別在篩分后的原煤(粒徑200～25 mm)301號(hào)膠帶、末煤302號(hào)膠帶、精煤產(chǎn)品3108號(hào)膠帶和矸石產(chǎn)品901號(hào)膠帶上增設(shè)相機(jī)，作為檢測(cè)點(diǎn)，用以采樣拍攝圖片(見圖2)。

圖2 紅柳洗煤廠圖像采集點(diǎn)

將相機(jī)拍攝的樣品圖片傳輸至計(jì)算機(jī)，通過機(jī)器視覺的圖像分割技術(shù)和特征提取技術(shù)獲取圖片顆粒區(qū)域的特征信息，各特征信息分別輸入已建立好的密度模型、粒徑模型和體積模型，計(jì)算求解出圖片顆粒區(qū)域的粒徑和質(zhì)量，最后得到各膠帶上煤質(zhì)組成，包括精煤產(chǎn)品煤中帶矸率和矸石產(chǎn)品中帶煤率。

將多組經(jīng)過煤質(zhì)分析系統(tǒng)的煤樣做人工篩分和浮沉實(shí)驗(yàn)，對(duì)比各分析結(jié)果的誤差均值，見表1～表3。

表1 301號(hào)原煤膠帶的各粒級(jí)分析誤差均值

表2 302號(hào)末煤膠帶的各粒級(jí)分析誤差均值

表3 各膠帶煤矸比分析誤差均值

系統(tǒng)分析結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證結(jié)果的誤差均值在10%以下，可以看到，利用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)組成快速分析具有很高的可信度，為智能化選煤發(fā)展探索了一條新的技術(shù)路線，同時(shí)為選煤廠智能化建設(shè)提供了參考。

4 結(jié) 語

長期以來，選煤廠煤質(zhì)組成無法在線檢測(cè)成為制約選煤過程自動(dòng)化和智能化的技術(shù)瓶頸?，F(xiàn)有煤質(zhì)分析方法受制于采樣與試驗(yàn)過程的繁瑣，耗時(shí)耗力巨大，無法滿足選煤智能化的需要?；跈C(jī)器視覺的煤質(zhì)快速分析法的出現(xiàn)及其在紅柳選煤廠智能化建設(shè)中的應(yīng)用表明，這一困擾選煤廠的難題初步得到了解決。通過紅柳選煤廠應(yīng)用煤質(zhì)組成快速分析的結(jié)果可以看出，利用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)煤質(zhì)組成快速分析具有很高的可行性。但要實(shí)現(xiàn)更為快速精確的煤質(zhì)組成分析，仍需要進(jìn)一步的研究優(yōu)化。