基于浮选尾煤图像的灰分检测试验研究

针对实际生产中难以实现浮选尾煤灰分在线检测的问题,在浮选现场搭建旁路图像采集装置,进行了基于浮选尾煤图像的灰分检测试验,研究了图像颜色特征与灰分的关系,并根据图像灰度和颜色特征建立了GSA-SVR灰分预测模型。结果表明:浮选尾煤图像的灰度均值及R、G、B均值和灰分呈显著正相关,H、S均值和灰分呈高度负相关;以图像灰度特征和颜色特征作为模型输入变量的预测模型效果最好,模型均方根误差RMSE为1.828,决定系数为0.986;将基于浮选尾煤图像的灰分检测方法应用于现场灰分检测中,检测精度96.54%,检测精度高,实时性好。研究成果为浮选尾煤灰分检测提供了新思路,为浮选智能化发展提供了新依据。