基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统

1.本发明涉及煤矿技术领域，尤其涉及一种基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统。


背景技术：

2.煤矸石分离对环境保护和资源高效利用具有重要意义，为了实现安全高效开采，减少对环境的污染，煤矸石的自动化识别和分拣显得尤为重要。
3.煤矸石识别与分拣方法有多种。以往以人工选捡为主，该种分拣方式由于工作环境恶劣，劳动强度大，且容易存在误选、漏选的问题，已被工业化分拣方式逐渐取代。
4.工业化分拣方式中的图像处理法在目前运用较多，但其也存在图像处理法还不完善，导致分拣精确度不高，造成浪费的问题。γ射线、x射线分拣方式也偶有被运用，但这类方式对应的设备昂贵，且分拣效率低、有辐射，不安全。


技术实现要素：

5.鉴于上述问题，本发明的目的在于提供一种分拣精确度高、检测速度快、设备易于维护和操作，成本低的基于红外光谱测量的煤矸石识别方法。
6.本发明的目的还在于提供一种对应的基于红外光谱测量的煤矸石识别系统。
7.为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种基于红外光谱测量的煤矸石识别方法，其特征在于：所述方法包括，
8.s1、采集煤矸石样本，进行红外光谱检测，得到煤和矸石的辐射光谱强度与波长红外光谱图；
9.s2、依据辐射光谱强度与波长红外光谱图，获取对比波段ai、参考波段bi以及煤在对比波段ai与参考波段bi下的辐射光谱强度比值mi、矸石在对比波段ai与参考波段bi下的辐射光谱强度比值gi，其中，ai为煤和矸石的辐射光谱强度区分度明显的波段，bi为煤和矸石的辐射光谱强度平滑特征一致的波段，i＝1～n，n为大于1的自然数；
10.s3、依据确定的波段ai和bi，制作对应的带通滤波器，并加载在红外相机上，对待测矿物进行图像采集；
11.s4、对所得图像进行分析处理，得到对比波段ai和参考波段bi下待测矿物的辐射光谱强度比值，并与s2中的mi和gi比较，以判断待测矿物为煤或矸石；
12.或者，依据mi和gi确定参考阈值p，对所得图像进行分析处理，得到对比波段ai和参考波段bi下待测矿物的辐射光谱强度比值，并与p比较，以判断待测矿物为煤或矸石，所述p的大小处于mi和gi之间。
13.进一步的，所述i取值为1。
14.进一步的，所述ai取值范围为9-10μm，所述bi取值范围为12-13μm。
15.进一步的，所述红外相机的工作波长为8-13μm。
16.进一步的，所述p取值0.897。
17.一种基于红外光谱测量的煤矸石识别系统，其特征在于：所述系统包括，
18.装载输送模块，所述装载输送模块用于装载运输待测矿物；
19.红外相机模块，所述红外相机模块设置在装载输送模块一侧或两侧，用于对待测矿物进行图像采集；
20.分析控制模块，所述分析控制模块与红外相机模块相连，用于接收红外相机模块采集的图像并对其进行分析比对；
21.分拣操作模块，所述分拣操作模块设置在装载输送模块后端并与分析控制模块相连，所述分析控制模块根据分析比对结果控制分拣操作模块将待测矿物分拣至煤通道或矸石通道；
22.其中，所述红外相机模块上设有依据前述方法获取的带通滤波器，所述分析控制模块依据前述方法进行分析比对。
23.进一步的，所述分析控制模块包括与红外相机模块相连的图像处理模块、与图像处理模块和分拣操作模块分别相连并根据图像处理模块的分析比对结果控制分拣操作模块动作的plc控制模块。
24.与现有技术相比，本发明的优点在于：利用煤和矸石辐射光谱强度变化不同的特点，选取具有区分度的波长区域和区分度不明显的波长区域的辐射光谱强度比值作为参照阈值，通过将获得的待测矿物的光谱强度比较值与参照阈值进行比对，判断矿物属性，既方便简单，又判断精准度高，且使得设备成本低，易于维护和操作。
附图说明
25.图1为本技术的基于红外光谱测量的煤矸石识别方法的整体流程图。
26.图2为基于本技术的方法得到的煤和矸石在8-13μm的红外光谱图。
27.图3为基于本技术的方法得到的对比波段的带通滤波器的透射光谱图。
28.图4为基于本技术的方法得到的参考波段的带通滤波器的透射光谱图。
29.图5为本技术的基于红外光谱的煤矸石识别系统的整体结构图。
具体实施方式
30.下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
31.如图1所示，该基于红外光谱测量的煤矸石识别方法包括，
32.s1、采集煤矸石样本，进行红外光谱检测，得到煤和矸石的辐射光谱强度与波长红外光谱图；
33.s2、依据辐射光谱强度与波长红外光谱图，获取对比波段ai、参考波段bi以及煤在对比波段ai与参考波段bi下的辐射光谱强度比值mi、矸石在对比波段ai与参考波段bi下的辐射光谱强度比值gi，其中，ai为煤和矸石的辐射光谱强度区分度明显的波段，bi为煤和矸石的辐射光谱强度平滑特征一致的波段，i＝1～n，n为大于1的自然数；
34.s3、依据确定的波段ai和bi，制作对应的带通滤波器，并加载在红外相机上，对待测矿物进行图像采集；
35.s4、对所得图像进行分析处理，得到对比波段ai和参考波段bi下待测矿物的辐射光谱强度比值，并与s2中的mi和gi比较，以判断待测矿物为煤或矸石。
36.由于选矿环境复杂，矿物的辐射光谱强度受空气湿度、拍摄角度、照明亮暗等影响较大，为了尽可能的降低外界环境对判断结果的影响，本技术选择将两个波段(对比波段和参考波段)的强度比值作为参考阈值进行对比，如此，能很好的确保判断精准度。
37.正如上述所描述的，矿物的光谱辐射强度在不同环境下会有所变化，所以，对煤矸石进行尽可能多次的采样分析，能确保样本数据尽可能的趋近于真实，从而确保本技术在s1中所得到的红外光谱图更加准确。
38.同时，采集的对比波段和参考波段为多个时，也能从一定程度上确保判断的准确性。但这也并非必须如此，对比波段和参考波段具体选取一个还是多个，最终还是根据实际光谱情况决定。在本实施例中，由于采取的是煤和矸石在8-13μm波段内的光谱图，如图2所示，故此处i取值1进行分析。
39.从图2可以看到，煤和矸石在8-13μm内的辐射光谱特色。比如在图2中，煤的发射光谱在8到13μm整个波段都比较平坦，且辐射强度比较高，基本大于98％，而矸石在8-11μm有明显的辐射光谱衰减区域，强度明显降低，而且整个波段的辐射强度都相对较低，低于95％。
40.基于上述的不同，选择最有区分度的波段如9-10μm作为对比波段，选择光谱平滑特征相似的区域如12-13μm作为参考波段。同时，计算出煤在对比波段和参考波段的辐射光谱强度比值m1(因为本实施例中，i取值1)，矸石在对比波段和参考波段的辐射光谱强度比值g1。
41.在确定好对比波段和参考波段后，制作相应的带通滤波器。在本实施例中，制作9-10μm和12-13μm的带通滤波器，该两带通滤波器的透射光谱分别如图3和图4所示。
42.将制备好的带通滤波器分别搭载在工作波长为8-13微米的红外相机上，对传送带上的待测矿物进行实时监控。由于搭载不同带通滤波器的红外相机只能得到对应透过波长的待测物体的照片，这样，就能且只能获取待测矿物在对应波段下的光谱强度。
43.然后利用图像处理模块对该待测矿物在不同红外相机上获取的图片进行处理，得到对比波段和参考波段下的待测矿物的光谱强度。在本实施例中即是获取对比波段9-10μm下和参考波段12-13μm下的光谱强度，并求取二者的比值。
44.将该比值与m1、g1进行比较，若取得的比值在m1附近，则判断当前待测矿物为煤，若取得的比值在g1附近，则判断当前待测矿物为矸石。当然，由于煤和矸石的光谱强度在9-10μm时存在很大不同，也可以是对m1和g1取一个中合的参考阈值p，比如p＝0.897，这样，当计算出的比值大于0.897时，则认定此待测矿物为煤，反之，为矸石，也即，p的大小位于m1和g1之间。
45.如图5所示，本技术的方法还对应一种基于红外光谱的煤矸石识别系统，该系统包括用于装载运输待测矿物的装载输送模块1、设置在装载输送模块1一侧或两侧以对待测矿物进行图像采集的红外相机模块2、与红外相机模块2相连以接收红外相机模块2采集的图像并对其进行分析比对的分析控制模块3以及设置在装载输送模块1后端并与分析控制模块3相连的分拣操作模块4。该分析控制模块3根据分析比对结果控制分拣操作模块4将待测矿物分拣至煤通道或矸石通道。
46.根据实际需要，该分析控制模块3可包括与红外相机模块2相连的图像处理模块31、与图像处理模块31和分拣操作模块4分别相连并根据图像处理模块31的分析比对结果控制分拣操作模块4动作的plc控制模块32。具体的，该图像处理模块31是利用处理软件，如matlab、labview等，对红外相机输出的灰度图进行分析提取和计算，得到待测矿物的光谱强度比值。
47.本技术利用煤和矸石辐射光谱强度变化不同的特点，选取具有区分度的波长区域和区分度不明显的波长区域的辐射光谱强度比值作为参照阈值，通过将获得的待测矿物的光谱强度比较值与参照阈值进行比对，判断矿物属性，既方便简单，又判断精准度高，且使得设备成本低，易于维护和操作。
48.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。