基于机器视觉的细碎矿石粒度分布在线检测技术研究的开题报告.docx

基于机器视觉的细碎矿石粒度分布在线检测技术研究的开题报告
一、选题背景及意义
矿石是现代工业中不可或缺的原材料之一，而矿石中的粒度分布对于提高选矿效率、降低能耗以及改善产品品质等方面具有很大的影响。目前，矿石粒度分布的检测主要以人工抽样、实验室分析等方式进行，而这种方式存在效率低、误差大等缺点。因此，研究一种基于机器视觉的细碎矿石粒度分布在线检测技术，有重要的科学意义和工程应用价值。
二、研究内容及方法
1.研究内容
（1）对细碎矿石的特性进行分析，包括粒度分布、形状、颜色、质地等方面的特征；
（2）研究基于机器视觉技术的在线矿石粒度分布检测系统，包括图像采集模块、数据处理模块、粒度分布分析模块等；
（3）通过实验验证，对比分析基于机器视觉检测和传统抽样、实验室分析等方式得出的矿石粒度分布数据的差异及优劣。
2.研究方法
（1）文献资料调研：通过查阅与矿石粒度分布检测相关的文献和专利，了解国内外研究现状和发展趋势。
（2）实验材料准备：选择适宜的矿石和加工方式，预处理所需实验材料。
（3）系统设计和构建：根据课题要求和技术要求，确定检测系统的结构和功能，并进行硬件和软件方面的设计和构建。
（4）实验分析：利用研制的在线矿石粒度分布检测系统进行实验，得出粒度分布数据，并进行比对分析。
三、预期成果及创新点
1.预期成果：
（1）研制出针对细碎矿石粒度分布在线检测的机器视觉系统；
（2）比对传统抽样、实验室分析方式得出的矿石粒度分布数据，掌握其差异和优劣；
（3）初步建立基于机器视觉的细碎矿石粒度分布在线检测技术，优化短板，为后续研究提供基础支持。
2.创新点：
（1）使用机器视觉技术对于细碎矿石粒度分布的在线检测，解决了传统抽样方式的效率低、误差大等问题，提高了检测精度和效率；
（2）建立起基于机器视觉的细碎矿石粒度分布在线检测技术，为矿山工程的数字化建设提供了新思路和新手段。
四、拟定研究进度
2021.11--2022.01：文献调研和实验材料准备。
2022.02--2022.06：机器视觉检测系统的设计和构建。
2022.07--2023.08：实验进行和数据处理分析。
2023.09--2023.12：论文撰写和答辩准备。
五、研究团队及设备条件
本研究团队由5名硕士研究生和指导教师组成，团队成员具有较强的数学、计算机等相关专业背景及实验经验。
本项目需要的设备条件主要包括：图像采集装置、计算机及相应软件，以及加工矿石的设备等。
六、预算及经费
本项目的预算及经费主要用于采购所需设备、购买实验所需化学试剂、图书资料等用于开展实验和论文撰写的相关费用。
本项目总预算为50万元，其中：设备购置费用为30万元，实验及劳务费用为20万元。