基于机器视觉的稀土元素组分含量在线预测研究
2021-07-25陆荣秀饶运春朱建勇何权恒
制造业自动化 2021年7期
陆荣秀,饶运春,杨 辉,朱建勇,何权恒
(1.华东交通大学 电气与自动化工程学院,南昌 330013;2.江西省先进控制与优化重点实验室,南昌 330013)
0 引言
采用串级萃取工艺[1]从稀土共生矿中获取单一、高纯的稀土元素,对监测级稀土元素组分含量的在线检测是实现稳定、合格稀土产品的重要前提。目前,稀土分离企业大都采取离线化验获取监测级组分含量值,耗时长、滞后严重[2];虽然部分企业使用了如分光光度法、光谱法、质谱法等在线方法[3~6],但这些装置成本高、结构复杂、稳定性和可靠性差等问题,尚未得到普遍应用。
稀土元素独特的电子层结构使得部分元素呈现出颜色特征,在各级萃取槽混合溶液中形成“离子颜色特征带”。借鉴机器视觉技术在荧光磁粉自动检测[7]、矿物浮选过程中浮选泡沫颜色及尺寸的检测[8]等成功应用,本文采用机器视觉技术对镨/钕混合溶液图像进行自动分割和颜色特征提取,以最小二乘支持向量机建立元素组分含量预测模型;同时,由西门子PLC设计稀土溶液在线采集装置,结合Visual studio 2012和HALCON 11.0开发了稀土元素组分含量在线检测系统。测试实验验证了在线检测系统具有较高的精度和较好的实时性、重复性,能够满足稀土元素组分含量在线检测的需求。
1 检测系统硬件结构设计
根据稀土萃取溶液特性及萃取生产环境特点,检测系统由溶液图像采集硬件装置和在线检测平台组成。其中溶液图像采集硬件装置实现溶液图像自动采集、溶液回流以及上下位机的通讯功能;……
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