產(chǎn)品詳情
人工智能礦石分選機
產(chǎn)品簡述
名德光電人工智能分選設備率先在可見光光電分選領域引入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)等人工智能手段進行物料圖像分析處理，并通過CNN局部連接、權(quán)值共享、多卷積核等方法，在訓練過程中自動提取物料多維立體特征建立數(shù)據(jù)庫，分選效果遠優(yōu)于傳統(tǒng)光電方法。
技術(shù)參數(shù)表
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型號Model |
礦料粒徑（單位CM）Mineral particle size (cm) |
產(chǎn)量（T/H）Capacity (T/H) |
氣源動力（Mpa） Air pressure (Mpa) |
選凈率（%） Sorting accuracy
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帶出比Optimized Carryover ratio |
功率（kW） Power(kW) |
尺寸（mm） Dimension(mm) |
重量（kg） Weight(kg) |
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MAI-D4 |
3<d≤6 |
30~45 |
0.55 |
96 |
10:1 |
4.5 |
4000*2650*1760 |
2100 |
|
1<d≤3 |
10~12 |
0.55 |
||||||
|
0.5≤d≤1 |
6~8 |
0.5 |
||||||
|
MAI-D5 |
3<d≤6 |
38~52 |
0.55 |
96 |
10:1 |
5.0 |
4000*3160*1760 |
2250 |
|
1<d≤3 |
12.5~15 |
0.55 |
||||||
|
0.5≤d≤1 |
8~10 |
0.5 |
||||||
|
MAI-D6 |
3<d≤6 |
45~68 |
0.55 |
96 |
10:1 |
5.5 |
4000*3670*1760 |
2350 |
|
1<d≤3 |
15~18 |
0.55 |
||||||
|
0.5≤d≤1 |
9~12 |
0.5 |
||||||
|
MAI-S4 |
3<d≤6 |
35~50 |
0.55 |
99.8 |
20:1 |
6.0 |
4850*2650*2750 |
3000 |
|
1<d≤3 |
12~14 |
0.55 |
||||||
|
0.5≤d≤1 |
7~9 |
0.5 |
||||||
|
MAI-S5 |
3<d≤6 |
44~60 |
0.55 |
99.8 |
20:1 |
6.5 |
4850*3160*2750 |
3250 |
|
1<d≤3 |
13.5~16 |
0.55 |
||||||
|
0.5≤d≤1 |
9~11 |
0.5 |
||||||
|
MAI-S6 |
3<d≤6 |
48~75 |
0.55 |
99.8 |
20:1 |
7.0 |
4850*3670*2750 |
3500 |
|
1<d≤3 |
17.5~21 |
0.55 |
||||||
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0.5≤d≤1 |
10.5~14 |
0.5 |
以上指標是以含雜量為15%的石英石為例，具體指標因物料和含雜量的不同而產(chǎn)生變化。
技術(shù)優(yōu)勢
1， 在光電分選領域引入AI深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN等人工智能手段進行物料圖像分析處理技術(shù)。
2， AI光電分選技術(shù)可自動提取物料的多維特征，如紋理、形狀、顏色、質(zhì)感、光澤等，大大提升了分選效果，擴展了分選場景和物料種類，滿足市場多元化和個性化分選要求，解決目前色選機市場色選物料受限的難題。
3， 光電分選對實時性要求很高，而CNN運算相對較慢。對此我公司采用模型壓縮技術(shù)對CNN運算速度進行加速，大大提高識別效率。
4， 針對很多工礦物料無法獲取海量數(shù)據(jù)的情況，我公司采用遷移學習技術(shù)和工業(yè)圖像樣本增強技術(shù)，保證了非海量數(shù)據(jù)訓練的識別精度。
5， 人工智能分選機使用千兆網(wǎng)相機，將圖像數(shù)據(jù)傳入多GPU計算平臺，計算平臺采用CNN進行物料種類辨別技術(shù)，精準識別物料表面特征及紋理結(jié)構(gòu)等
人工智能分選機產(chǎn)品特點
1， 在分選領域，率先引入神經(jīng)網(wǎng)絡的人工智能手段，解決了色選機只能依據(jù)簡單判據(jù)分選的問題。
2， 根據(jù)用戶分選需求建立分選模式，滿足用戶多元化和個性化分選要求。
3， 自主研發(fā)的軟件系統(tǒng)及封閉式整機結(jié)構(gòu)，內(nèi)部主要器件均采用進口元件，可以適應工礦業(yè)高粉塵、高污染、高腐蝕等惡劣環(huán)境的要求，應用范圍更廣，壽命更長。
4， 履帶式柔性物料輸送系統(tǒng)，落差小、產(chǎn)量大，適應更多物料所選。
5， 振動給料部分和設備主體部分采用分體式結(jié)構(gòu)，避免給料過程中產(chǎn)生的振動對主體的影響，是設備運行更加穩(wěn)定。
6， 可以通過學習模式不斷提升分選效果，且開發(fā)深度學習模式。
7， 高度智能，可遠程調(diào)試、智慧監(jiān)測，遠程服務，遠程軟件升級。
可分選礦石
可適用分選礦石物料：
滑石 硅灰石 方解石 石英石
螢石 鉀長石 菱鎂礦 鋰輝石
磷礦 金礦 高晶硅 氧化銅礦
重晶石 鋁土礦 鉛鋅螢石礦 鉛鋅重晶礦
不限于上述礦石，眼睛可見的區(qū)別都適用于人工智能分選機！
