赣南被誉为“世界钨都”，是全球钨矿资源最为丰富的地区之一，钨矿的开采和选矿一直是该地区矿业发展的重要支柱。目前，钨矿的主体分选设备为摇床选矿机，传统选矿摇床在选矿效率、自动化程度和能源消耗方面存在一定的技术瓶颈。

近日，江西理工大学高效矿冶装备及智能化团队成功研发出一款新型的数字化智能选矿摇床，可有效提升选矿效率，减少人工操作并降低能耗。
 

高效矿冶装备及智能化团队隶属于江西理工大学机电工程学院，是该校在矿冶装备、智能化技术与资源利用领域的重点研究团队。该团队长期致力于矿冶技术的创新研究，特别是在选矿智能化技术方面积累了丰富的理论与实践经验。团队成员不仅具有扎实的学术背景，还与多家矿业企业保持深度合作，曾多次获得国家级和省级科技奖项。传统摇床由床头、给矿槽、给水槽、床面、手轮调坡结构、精矿截取板、机架组成。

目前，摇床的操作大多依赖工人操作，需要工人观察矿带后，依据经验调整床面坡度以改变摇床的分选状态，并调整精矿截取板的位置至矿带分离点位置，实现精矿与尾矿的分离。

与传统摇床相比，团队为新型选矿摇床设计了“眼睛”和“大脑”。其中，机器视觉作为“眼睛”，替代工人观察。通过安装在精矿端上方的高清摄像头采集矿物分带图像，采用机器视觉技术迅速识别并提取床面矿物分带特征，如矿带分离点位置、矿带分界线与精矿端的夹角、矿带的宽度等。构建以矿物回收率最大化为目标的“矿带特征一控制参数”智能优化控制模型，以此模型作为“大脑”替代工人经验，精确调整床面坡度和精矿截取板的位置，实现矿物的智能分选。

“目前，受床面水膜反射光线的影响，机器视觉的矿带特征识别准确率在85%左右，我们希望能将准确率提高到96%。”该项目技术负责人廖阳说。
 

为何矿带特征识别的准确率要求如此高？廖阳举例说，曾经赣南的钨原矿纯度在千分之一左右，经过长时间的开采，原矿纯度下降至万分之一，处理同吨位原矿收益降低，选矿越准确，才能避免钨矿资源的浪费，同时也为企业降本增效，提升企业在行业内的竞争力。

目前，新型数字化智能选矿摇床已经在实验室和矿山等场景进行测试，表现良好、性能指标稳定，已获批国家发明专利一项，发表相关SCI论文3篇。团队指导老师刘惠中教授表示，这一创新成果不仅为矿业装备行业带来了更高效、更智能的解决方案，也为国内外选矿产业提供了技术参考，推动了矿业行业向绿色、高效、智能化方向发展。