一种基于矿相检测的球团矿质量判别方法及系统与流程

本发明涉及冶金用球团矿质量检测，具体涉及一种基于矿相检测的球团矿质量判别方法及系统。

背景技术：

1、球团矿作为高炉炼铁的关键炉料，其质量优劣直接影响高炉冶炼效率、顺行性及最终炼铁产品质量。球团矿的质量核心取决于其矿相组成及分布特征，如赤铁矿、磁铁矿、石英相等矿物相的含量、孔隙分布等，均与球团矿的抗压强度、转鼓强度、冶金性能等关键质量指标直接相关。

2、现有球团矿质量判别方法，大多依赖宏观强度测试与化学成分分析，难以从微观矿相层面揭示球团矿质量本质；同时，现有矿相检测常采用单个或少数球团矿独立制样、检测的方式，易受球团矿制备工艺过程中，焙烧制度不均、球团矿粒径差异、宏观形态变化及取样混入铺底料等因素影响，导致矿相检测结果缺乏统计代表性，存在明显的取样误差和统计偏差，进而使得质量判别结果不准确、不可靠，无法为球团矿质量控制提供有效支撑。

3、申请公布号为cn111931817a的中国发明专利申请公开了一种球团矿矿相识别方法和装置，其通过获取待识别球团矿的显微图像，经预处理后输入训练完成的神经网络模型，自动输出矿相类别，并可进一步计算矿相含量。该方案虽实现了矿相识别的自动化，一定程度上降低了人工依赖，但仍存在以下缺陷：未建立标准化的取样与试样制备流程，仅针对单颗球团矿进行检测分析，检测结果易受单球焙烧不均、粒径差异等个体因素影响，不具备批次代表性，无法反映整批成品球团矿的整体质量水平，检测结果存在较大统计偏差；未针对批量检测设计统计优化机制，单视场、单样品的识别结果偶然性强，检测稳定性与可靠性不足，无法适配工业生产中批量球团矿的质量验收与过程管控需求。

技术实现思路

1、本发明的目的就是针对现有技术的缺陷，提供一种基于矿相检测的球团矿质量判别方法及系统，显著提升了检测客观性与结果代表性，能够为球团矿生产质量管控提供精准可靠的技术依据。

2、为了解决上述技术问题，一方面，本发明提供一种基于矿相检测的球团矿质量判别方法，包括：

3、取样；

4、制作试样；

5、采集试样的图像；

6、将试样的图像输入矿相识别模型，得到矿相参数；

7、进行球团矿的质量判别。

8、在一些实施例中，取样包括：

9、在成品球团矿卸料端，沿料流方向等时间间隔截取多个子样，混合后采用四分法缩分，保留总质量不低于5000g的球团矿混合样品。

10、在一些实施例中，制作试样包括样品预处理：

11、将所有球团矿混合样品破碎、混合、筛分，取筛分后粒径2~3mm的颗粒物料，将颗粒物料干燥至恒重后密封备用。

12、在一些实施例中，制作试样包括镶嵌与磨抛：

13、将部分颗粒物料填入硅胶模具中，采用环氧树脂体系进行冷镶嵌处理，待环氧树脂完全固化后，脱模取出试样，磨抛试样。

14、在一些实施例中，采集试样的图像包括：

15、利用金相显微镜进行显微组织观测，在试样的表面按均匀布点原则选取观测视野，连续随机采集多张无模糊、无脱焦、无异物污染、无重叠的原始显微图像。

16、在一些实施例中，将试样的图像输入矿相识别模型，得到矿相参数包括：

17、将采集的原始显微图像进行统一的预处理，预处理包括降噪、对比度增强及阴影校正，获得标准化的显微分析图像；

18、将标准化的显微分析图像输入训练好的矿相识别模型中，矿相识别模型自动对每个像素进行分类，区分出孔隙区域、磁铁矿相区域、赤铁矿相区域及石英相区域，并自动统计每张显微分析图像中各矿相及孔隙的面积占比；

19、以所有显微分析图像的各矿相及孔隙的面积占比的平均值，作为该批成品球团矿的矿相参数，矿相参数包括赤铁矿相面积占比、磁铁矿相面积占比、石英相面积占比及孔隙面积占比。

20、在一些实施例中，进行球团矿的质量判别包括：

21、根据矿相参数赋分制度，以各矿相参数为评分指标，按实际检测值对应赋分，根据总分及单项指标达标情况，对球团矿的质量进行判别并划分等级。

22、在一些实施例中，矿相参数赋分制度包括：

23、总分=赤铁矿相赋分+磁铁矿相赋分+石英相赋分+孔隙赋分；

24、其中，

25、赤铁矿相赋分：

26、赤铁矿相面积占比≥55%，赋40分；

27、45%≤赤铁矿相面积占比＜55%，赋25~40分，按线性插值计算，面积占比每降低1%，扣1.5分；

28、赤铁矿相面积占比＜45%，赋0分；

29、磁铁矿相赋分：

30、磁铁矿相面积占比≤2%，赋25分；

31、2%＜磁铁矿相面积占比≤8%，赋25~7分，按线性插值计算，面积占比每升高1%，扣3分；

32、磁铁矿相面积占比＞8%，0分；

33、石英相赋分：

34、石英相面积占比≤4%，赋15分；

35、4%＜石英相面积占比≤10%，赋15~3分，按线性插值计算，占比每升高1%，扣2分；

36、石英相面积占比＞10%，赋0分；

37、孔隙赋分：

38、孔隙面积占比≤20%，赋0分；

39、20%＜孔隙面积占比≤25%，赋10~20分，按线性插值计算，占比每升高1%，增加2分；

40、25%＜孔隙面积占比≤35%，赋20分；

41、35%＜孔隙面积占比≤40%，赋20~10分，按线性插值计算，占比每升高1%，扣2分；

42、孔隙面积占比＞40%，赋0分。

43、在一些实施例中，对球团矿的质量进行判别并划分等级包括：

44、按照以下规则进行等级划分：

45、优质等级：总分≥90分，且赤铁矿相面积占比≥55%、磁铁矿相面积占比≤2%、石英相面积占比≤4%、25%＜孔隙面积占比≤35%；

46、合格等级：70分≤总分＜90分，且45%≤赤铁矿相面积占比＜55%、2%＜磁铁矿相面积占比≤8%、4%＜石英相面积占比≤10%、20%＜孔隙面积占比≤40%；

47、不合格等级：总分＜70分，或存在赋0分的指标。

48、另一方面，本发明提供一种用于实现所述的基于矿相检测的球团矿质量判别方法的系统，包括：

49、矿相识别单元，内置训练完成的矿相识别模型，用于对原始显微图像依次执行降噪、对比度增强及阴影校正的标准化预处理，通过所述矿相识别模型对图像各像素进行分类以区分孔隙与各类矿相区域，统计各矿相及孔隙的面积占比并取多张图像的平均值，输出该批球团矿的矿相参数；

50、质量分级单元，预存有矿相参数赋分制度与等级划分规则，用于根据所得矿相参数计算各单项赋分与总分，并依据总分及单项指标达标情况判别、划分球团矿的质量等级。

51、本发明的有益效果为：

52、1.本发明采用“批量取样+四分法缩分+多颗粒镶嵌”体系，取不低于5000g混合样品，破碎筛分至2~3mm后冷镶嵌制样，解决传统单球检测代表性不足、偏差大的问题。

53、2.本发明结合随机森林算法与200倍放大、36张标准化显微图像采集，实现矿相自动识别与定量统计，规避人工误差，使检测从经验化转向精准标准化。

54、3.本发明构建了100分量化赋分体系（赤铁矿40分、磁铁矿25分、石英相15分、孔隙20分），按分级阈值线性赋分，解决传统判别定性为主、量化不足的问题。

55、4.本发明为全流程标准化设计，明确了取样、制样、检测等各环节具体参数，无需依赖操作经验，可直接嵌入现有生产线，解决传统方法不规范、难推广的问题。