赣南素有“世界钨都”之称，是全球钨矿资源最为富集的地区之一，钨矿开采与选矿工作始终是当地矿业发展的核心支撑。当前，摇床选矿机作为钨矿主体分选设备，传统选矿摇床在选矿效率、自动化程度以及能源消耗等方面存在技术瓶颈。

　　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江西省内首台新型数字化智能选矿摇床，该设备可显著提升选矿效率，减少人工操作环节，同时降低能源消耗。

　　高效矿冶装备及智能化团队隶属江西理工大学机电工程学院，是江西理工大学在矿冶装备、智能化技术与资源利用领域的重点科研力量。该团队长期深耕矿冶技术创新研究，尤其在选矿智能化技术方面成果丰硕，积累了丰富的理论与实践经验。团队成员学术功底扎实，且与多家矿业企业保持着深度合作，曾多次荣获国家级和省级科技奖项。

　　传统摇床主要由床头、给矿槽、给水槽、床面、手轮调坡结构、精矿截取板和机架构成。目前，摇床操作高度依赖人工，工人需观察矿带后，凭借经验调整床面坡度以改变摇床分选状态，并手动将精矿截取板位置调整至矿带分离点，从而实现精矿与尾矿的分离。

　　与传统摇床不同，新型选矿摇床被赋予了“眼睛”和“大脑”。其中，机器视觉系统充当“眼睛”，替代人工观察任务。通过安装在精矿端上方的高清摄像头采集矿物分带图像，运用机器视觉技术快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以及矿带宽度等。同时，构建以矿物回收率最大化为目标的“矿带特征—控制参数”智能优化控制模型，该模型作为“大脑”替代人工经验，精准调整床面坡度和精矿截取板位置，实现矿物智能分选。

　　“目前，受床面水膜反射光线影响，机器视觉的矿带特征识别准确率约为85%，我们期望能将其提高到96%。”团队学生负责人廖阳表示。

　　为何对矿带特征识别准确率要求如此严格？廖阳举例说明，过去赣南钨原矿纯度约为千分之一，历经长期开采，原矿纯度已降至万分之一，处理同吨位原矿收益降低。选矿越精准，越能避免钨矿资源浪费，同时为企业降低成本、提高效益，增强企业在行业内的竞争力。

　　目前，新型数字化智能选矿摇床已在实验室和矿山等场景完成测试，表现优异，性能指标稳定。该成果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表示，这一创新成果不仅为矿业装备行业提供了更高效、更智能的解决方案，也为国内外选矿产业提供了技术参考，有力地推动了矿业行业向绿色、高效、智能化方向迈进。未来，团队将持续深化研究，推动选矿行业数字化转型，助力矿业行业实现可持续发展与升级。

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