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首先將待分選物料進(jìn)行智能訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，采用AI深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等人工智能手段進(jìn)行物料圖像分析處理技術(shù)，根據(jù)采集到物料多維立體特征（如紋理、顏色、質(zhì)感等），建立物料數(shù)據(jù)庫(kù)模型，根據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫(kù)模型智能識(shí)別、分選。

分選過(guò)程中，物料通過(guò)經(jīng)振動(dòng)給料器振動(dòng)和導(dǎo)向自動(dòng)形成連續(xù)的線狀排列，以恒定的速度進(jìn)入分選室，在分選室會(huì)根據(jù)前期訓(xùn)練的模型進(jìn)行智能采集、智能比對(duì)、智能分析，識(shí)別出精品與次品物料，根據(jù)智能分析的結(jié)果轉(zhuǎn)化為電信號(hào)傳輸?shù)街醒胩幚砥?，中央處理器?duì)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)下達(dá)操作指令，控制高頻電磁閥將識(shí)別出的次品吹入次品槽中，從而達(dá)到分選目的。

人工智能色選機(jī)相對(duì)于常規(guī)色選機(jī)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 雙鏡采集系統(tǒng)（360度無(wú)死角的采集物料的完整數(shù)據(jù)。）此技術(shù)解決了市場(chǎng)上單鏡光電色選機(jī)只能采集礦石一個(gè)可視面，無(wú)法精準(zhǔn)分選的問(wèn)題。通常在選礦工作中礦石物料有很多伴生礦石，單鏡設(shè)備在采集識(shí)別時(shí)會(huì)有很多漏選或者誤選。這樣會(huì)造成分選出來(lái)的礦石品位相對(duì)偏低，品位極其不穩(wěn)定，或者拋廢的雜石倉(cāng)含有伴生礦石在里面，拋廢品位偏高，造成浪費(fèi)損失。
• 設(shè)備采集系統(tǒng)，采用密封傳導(dǎo)散熱的技術(shù)。將相機(jī)傳感器和背景板、物料背景燈藏于鋼化玻璃之后（鋼化玻璃防護(hù)罩自帶清灰清水時(shí)間自定義模式），大大解決生產(chǎn)中水霧和灰塵對(duì)背景板和背景燈裸露，相機(jī)傳感器裸露造成的的污染。粉塵和水霧的污染會(huì)導(dǎo)致相機(jī)傳感器表面鏡頭污染，物料燈變模糊，光弱無(wú)法精準(zhǔn)識(shí)別和誤識(shí)別，從而導(dǎo)致選礦生產(chǎn)中的產(chǎn)品不合格。物料采集背景長(zhǎng)時(shí)間裸露和磨損對(duì)選礦的穩(wěn)定性也會(huì)造成很大的干擾。
• 設(shè)備采用從上往下氣吹式結(jié)構(gòu)（閥孔向下），大大解決了從下往上氣吹式結(jié)構(gòu)（閥孔向上）帶來(lái)的氣閥損壞頻繁的問(wèn)題。在生產(chǎn)過(guò)程中一直會(huì)有大量的細(xì)小礦石渣通過(guò)分選箱，但電磁閥不是每個(gè)都在工作，從下往上的氣吹方式，閥孔很容意被粉塵和泥沙堵塞損壞，影響生產(chǎn)和分選礦石的品質(zhì)。堵塞的電磁閥長(zhǎng)時(shí)間不清理或更換，后期有可能導(dǎo)致驅(qū)動(dòng)電路板燒壞等問(wèn)題，造成很大的損失。
• 高精度全彩面陣CCD傳感器技術(shù)，可檢測(cè)出0.02mm²左右的細(xì)微色差；根據(jù)礦石的不同特性，使用獨(dú)特的圖像處理方法，保證了礦石等被選物料的精確識(shí)別。
• 在分選領(lǐng)域，率先引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能手段，設(shè)備具有自主學(xué)習(xí)不斷優(yōu)化功能，解決了常規(guī)色選機(jī)只能依據(jù)簡(jiǎn)單判據(jù)分選的問(wèn)題。
• 機(jī)體與物料接觸部分均裝有保護(hù)層，該保護(hù)層具有耐磨、耐腐蝕、易更換等特點(diǎn)，確保整機(jī)長(zhǎng)時(shí)間的使用壽命。