基于多模态数据的矿石块度智能检测方法

本发明涉及矿石块度检测，具体为基于多模态数据的矿石块度智能检测方法。

背景技术：

1、矿石块度检测是矿山生产中一项基础且关键的检测工作，主要针对爆破、开采后的矿石进行粒径分级，通过测算不同粒级矿石的质量占比，得到完整的矿石块度分布数据。该项检测用途广泛，既能直观评估爆破作业效果、统计大块率，也能严格管控矿石入料规格，避免设备卡堵，同时为破碎、磨矿、筛分及选矿等后续工艺的参数调整、设备运行与能耗管控提供可靠依据，也可用于矿石贸易的分级验收。传统标准筛分法精度高，常作为仲裁依据，适合实验室检测，但效率偏低，图像分析法、三维激光扫描技术可实现非接触式检测，适用于露天爆堆、运输皮带等现场场景，能够快速完成大块矿石测量，激光粒度仪则多用于细粒级矿石、磨矿产品的粒度分析，检测结果一般通过块度分布曲线呈现，常用d50、d80、d95等特征粒径以及大块率作为核心评价指标。

2、目前，传统矿石块度智能检测方法以边缘分割、识别矿石轮廓作为判定依据，未充分结合工业现场工况，矿石表面常附着泥浆、粉尘，还易出现水膜反光、阴影遮挡问题，针对堆叠接触的矿石，完全忽视了微振动传递、热扩散连续性、声阻抗差异等稳定性更强的物理耦合特征，视觉识别的表面轮廓偏离真实边界，形成伪块度，视觉检测结果与实际块度不符，另外，现有检测仅关注几何尺寸，忽略了不同块度矿石在传热、振动衰减、冲击频谱、输送惯性等动态特性上区别明显，而外观尺寸相同的矿石，也会因内部裂隙差异呈现不同动态表现，传统视觉检测也无法分辨这类内部存在缺陷的“虚假大块”。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于多模态数据的矿石块度智能检测方法，具备全维度感知抗干扰能力强、全流程自动化更安全高效等优点，解决了传统矿石块度智能检测结果与实际块度偏差，无法分辨内部缺陷“虚假大块”的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于多模态数据的矿石块度智能检测方法，包括以下步骤：

3、步骤一：通过压电振动阵列、热成像阵列、空气声阵列、高频光谱传感器和动态张力传感器，微秒级时间同步采集矿石多模态检测数据，组成物理检测数据集；

4、步骤二：基于压电振动阵列采集的振动信号，分析矿石受碰撞后的振动衰减规律，判定有效矿石碰撞事件，生成对应的能量滞留指数；

5、步骤三：基于热成像阵列采集的热响应信号，分析有效矿石碰撞事件对应的热惯性指数；

6、步骤四：基于空气声阵列采集的声学冲击信号，分析有效矿石碰撞事件对应的冲击频谱离散指数；

7、步骤五：基于高频光谱传感器采集的矿石表面反射光谱信号，分析有效矿石碰撞事件对应的光谱吸收异常指数；

8、步骤六：基于动态张力传感器采集的输送带动态张力信号，分析有效矿石碰撞事件对应的惯性扰动指数；

9、步骤七：无量纲归一化处理能量滞留指数、热惯性指数、冲击频谱离散指数、光谱吸收异常指数和惯性扰动指数，生成对应的块度可信指数；

10、步骤八：预先标定固定范围的可信阈值区间，再结合块度可信指数，判断单个目标的块度等级，输出相应的判断结果和响应措施。

11、优选的，所述步骤一中，物理检测数据集包括单个目标微秒级时间同步的振动信号、热响应信号、声学冲击信号、反射光谱信号和输送带动态张力信号。

12、优选的，所述步骤二中，能量滞留指数计算流程如下：

13、s11、根据物理检测数据集，抽取单个目标微秒级时间同步的多模态检测数据；

14、s12、对每个通道的原始振动信号进行预处理：

15、采用50hz工频陷波结合20—2000hz带通滤波，消除环境噪声，再通过滑动窗口完成基线校正；

16、s13、对各通道预处理后的振动响应值进行归一化处理后，加权计算单个目标在时刻的综合振动响应；

17、s14、仅当输送带上无矿石通过时，计算时刻的动态背景噪声；

18、s15、有效矿石碰撞事件判定流程如下：

19、设碰撞检测阈值系数为，当满足，且连续持续时间超过最小事件持续时长时，判定为有效矿石碰撞事件，并将首次超过阈值的时刻记为碰撞起始时刻；

20、若两个有效矿石碰撞事件间隔小于，则进行事件合并；

21、

22、式中，表示采样频率，表示有效矿石碰撞事件对应的连续采样点数量；

23、设定峰值搜索时间窗口为，在首次超过阈值后的候选时间窗口内，搜索综合振动响应最大值作为碰撞峰值振幅；

24、

25、式中，表示矿石碰撞峰值振幅，采用行业通用的无效碰撞剔除标准，若，则判定为无效矿石碰撞事件；

26、s16、振动衰减结束时刻判定流程如下：

27、设定振动衰减阈值，其中，表示衰减阈值系数，；

28、当满足，且连续持续时间超过静稳持续时长时，将首次满足条件的时刻记为振动衰减结束时刻，若持续超过最大衰减时长仍未满足静稳条件，则取+最大衰减时长为振动衰减结束时刻；

29、

30、式中，表示采样频率，表示振动衰减过程对应的连续采样点数量；

31、s17、采用梯形积分法计算单个目标的等效振动释放总能量，积分区间为，表示碰撞峰值时刻；

32、s18、依据s11-s17，计算单个目标的能量滞留指数。

33、优选的，所述步骤三中，热惯性指数计算流程如下：

34、

35、式中，表示有效矿石碰撞事件中，碰撞起始时刻的矿石局部峰值温度，表示有效矿石碰撞事件中，碰撞振动衰减结束时刻的矿石局部峰值温度。

36、优选的，所述步骤四中，冲击频谱离散指数计算流程如下：

37、

38、式中，表示有效矿石碰撞事件时间窗口内声学冲击信号的频谱峰值数量，表示第个频谱峰值的权重系数，且满足，表示第个峰值频率，表示有效矿石碰撞事件时间窗口内声学冲击信号的能量中心频率。

39、优选的，所述步骤五中，光谱吸收异常指数计算流程如下：

40、若矿石类型为金属矿石，金属矿石氧化层越厚，高频反射衰减越明显，高密度矿石内部结构更致密，镜面反射比例更高；

41、

42、式中，表示目标金属矿石的基准反射率，表示目标金属矿石表面氧化率，表示目标金属矿石的密度，和均为金属矿石标定系数；

43、

44、式中，表示实际反射率，表示目标金属矿石的光谱吸收异常指数；

45、若矿石类型为非金属矿石，孔隙率越高，多次散射与陷光效应越明显，表面越粗糙，局部阴影与漫反射越强，高频反射率越低；

46、

47、式中，表示目标非金属矿石的基准反射率，表示目标非金属矿石孔隙率，表示目标非金属矿石表面均方根粗糙度，和均为非金属矿石标定系数；

48、

49、式中，表示目标非金属矿石的光谱吸收异常指数；

50、若矿石类型为能源矿石，含水率越高，水膜吸收越强；挥发分越高，内部微孔结构越复杂，高频吸收异常越明显；

51、

52、式中，表示目标能源矿石的基准反射率，表示目标能源矿石含水率，表示目标能源矿石干燥无灰基挥发分含量，和均为能源矿石标定系数；

53、

54、式中，表示目标能源矿石的光谱吸收异常指数。

55、优选的，所述步骤六中，惯性扰动指数计算流程如下：

56、

57、式中，表示有效矿石碰撞事件中，碰撞起始时刻的输送带动态张力，表示有效矿石碰撞事件中，碰撞振动衰减结束时刻的输送带动态张力，表示有效矿石碰撞事件时间窗口内输送带的动态张力变化速率；

58、

59、

60、式中，表示速度敏感系数，表示输送带实时输送速度，表示输送带基准运行速度，表示输送速度扰动修正系数，表示惯性扰动指数稳定因子。

61、优选的，所述步骤七中，无量纲归一化处理表达式如下：

62、

63、式中，表示有效矿石碰撞事件中第项参数指标，表示历史有效矿石碰撞事件滑动窗口内对应参数的最大值，表示历史有效矿石碰撞事件滑动窗口内对应参数的最小值，表示归一化处理稳定因子，当≥预设稳定阈值时，采用公式计算归一化结果，当＜预设稳定阈值时，采用默认归一化结果0.5。

64、优选的，所述步骤七中，块度可信指数表达式如下：

65、

66、式中，表示归一化处理后的能量滞留指数，表示归一化处理后的热惯性指数，表示归一化处理后的冲击频谱离散指数，表示归一化处理后的光谱吸收异常指数，表示归一化处理后的惯性扰动指数，表示权重系数，且满足。

67、优选的，所述步骤八中，块度等级判断流程如下：

68、将可信阈值区间的上限记为，将可信阈值区间的下限记为；

69、若单个目标的块度可信指数≥，表示矿石完整度高，块度等级为1级，响应措施包括标记分流至大块矿石专用输送带，并控制输送系统降低至预设安全速度区间，若≤单个目标的块度可信指数＜，表示矿石完整度中等，块度等级为2级，响应措施包括控制输送系统降低至预设安全速度区间，将压电振动阵列采样频率提升至原频率的2倍，延长热成像与高频光谱传感器的曝光时间，同步启动多帧连续复核机制，若二次复核判定为矿石完整度高，自动升级为1级块度并执行对应响应，若二次复核判定为矿石完整度中等，保持2级块度并执行对应响应，若判定为完整度低，自动降级为3级块度并执行对应响应，若单个目标的块度可信指数＜，表示矿石完整度低，块度等级为3级，响应措施包括标记分流至碎石专用输送带，自动统计每日数量，保持输送系统当前运行状态。

70、与现有技术相比，本发明提供了基于多模态数据的矿石块度智能检测方法，具备以下有益效果：

71、1.本发明通过微秒级时间同步采集矿石多模态检测数据，全维度感知矿石物理特征，消除时间错位误差，解决了视觉检测受泥浆、粉尘、阴影遮挡的固有缺陷，为后续多物理场融合分析提供了数据支撑，提升了检测系统的环境适应性，基于矿石内部天然储能特性，通过分析碰撞后振动衰减规律判定有效矿石碰撞事件，生成能量滞留指数，检测稳定性远高于视觉边缘检测，提升了多模态检测条件下的抗干扰能力。

72、2.本发明通过利用热传导的体积效应，分析矿石碰撞前后的局部温度变化，生成热惯性指数，直观反映了矿石的热容空间尺度，基于矿石碰撞声学信号的频谱分布特征，生成冲击频谱离散指数，利用不同块度矿石的振动模态差异实现块度区分，针对不同类型矿石的光学特性，分别计算光谱吸收异常指数，自适应区分由表面异常导致的“虚假大块”与真实大块，基于动态张力传感器采集的输送带动态张力信号，分析有效矿石碰撞事件对应的惯性扰动指数，从质量维度直接反映矿石的真实尺度，有效解决了低密度矿石的块度误判问题，加权融合多物理场的特征参数，生成对应的块度可信指数，判断单个目标的块度等级，输出相应的判断结果和响应措施，实现了矿石块度检测的全流程自动化，提高了矿石输送和破碎效率，减少了人工干预并提高检测连续性。