[發明專利]骨料粒度實時分析系統以及骨料生產線在審
| 申請號: | 201910070708.7 | 申請日: | 2019-01-25 |
| 公開(公告)號: | CN109738340A | 公開(公告)日: | 2019-05-10 |
| 發明(設計)人: | 陳毓昕;顧大同;付澤強;王仁杰 | 申請(專利權)人: | 上海愛被思智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N15/02 | 分類號: | G01N15/02;G01G17/04;B02C21/00 |
| 代理公司: | 上海伯瑞杰知識產權代理有限公司 31227 | 代理人: | 孟旭彤 |
| 地址: | 200438 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 數據分析服務器 骨料傳送帶 實時分析系統 骨料粒度 粒度分析 骨料 輸出數據 支架安裝 正對 傳送 | ||
1.一種骨料粒度實時分析系統,其特征在于,包括骨料傳送帶、3D相機和數據分析服務器,其中,
3D相機通過支架安裝在骨料傳送帶的上方并且正對骨料傳送帶的骨料,3D相機的輸出數據被傳送至數據分析服務器,由數據分析服務器中的粒度分析模塊做出粒度分析。
2.根據權利要求1所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,所述分析系統包括2D相機,該2D相機被安裝在所述骨料傳送帶的上方,該2D相機用于對骨料傳送帶的運動進行實時監測,和/或實時捕捉骨料傳送帶上的異常顆粒的出現。
3.根據權利要求2所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,在所述支架上設有光源,該光源用于協助2D相機的圖像拍攝。
4.根據權利要求3所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,在3D相機正對的骨料傳送帶區段的下方設有稱重裝置,用于對骨料的稱重,稱重裝置與3D相機同步工作,采集同一時間段的骨料重量信息并傳送至數據分析服務器進行分析。
5.根據權利要求4所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,所述分析系統包括控制與配電單元,3D相機、2D相機、稱重裝置和電源,其中,電源接入該控制與配電單元,而控制與配電單元與數據分析服務器通信連接,將3D相機、2D相機和稱重裝置的輸出數據發送至數據分析服務器,并且接收對于3D相機、2D相機和稱重裝置的控制指令。
6.根據權利要求4所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,所述分析系統包括以下步驟:
S101,打開光源,觸發3D相機、2D相機和稱重裝置,分別獲得骨料點云數據、骨料RGB圖像和骨料重量;
S102,根據骨料點云數據進行骨料3D圖像進行分析處理,根據骨料重量進行骨料重量分析;
S103,根據骨料RGB圖像對骨料的顏色和塊粒進行異常情況判斷。
7.根據權利要求6所述的骨料粒度實時分析系統,其特征在于,對于步驟S102中的分析,采用以下3種模式的一種或者組合分析方法,
識別模式一,是基于圖像處理的顆粒分離的粒度計算:根據骨料點云數據中包含的骨粒堆料的水平方向和垂直方向的數據,基于分離顆粒尺寸的計算得到骨粒粒度的分析結果;
識別模式二,是基于全局圖像特征處理的粒度分析:建立粒度與圖像像素統計參數之間的映射關聯,通過計算對象的參數繼而推導出粒度結果;
識別模式三,是基于深度學習模型的粒度分析:根據神經網絡的輸入、輸出端的數據格式要求,將粒度值可能存在的完整區間進行離散化處理,作為深度學習輸出層的表達;輸入層的數據是經過處理的點云數據;經過訓練的深度學習神經網絡實現對粒度分布的預測。
8.一種骨料生產線,包括骨料生產中的鄂破、粗破、中破、細破和/或研磨工藝環節,其特征在于,該骨料生產線包括骨料傳送帶、多個3D相機和數據分析服務器,在每個骨料生產工藝環節部署一臺3D相機,
3D相機通過支架安裝在骨料傳送帶的上方并且針對骨料傳送帶的骨料,3D相機的輸出數據被傳送至數據分析服務器,由數據分析服務器中的粒度分析模塊做出粒度分析。
9.根據權利要求8所述的骨料生產線,其特征在于,還包括分級料倉,骨料經過鄂破、粗破、中破、細破和/或研磨工藝后被分別輸送至分級料倉存儲。
10.根據權利要求9所述的骨料生產線,其特征在于,還包括目標粒度的綜合分析知識庫,該知識庫建立包括骨料物質成分、工藝流程、原產地的數據,結合粒度信息用于指導工藝生產。
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