利用高光譜成像系統對煤礦和金礦的礦石質(zhì)量進(jìn)行分級

使用高光譜成像技術(shù)實(shí)時(shí)確定工作面等級，用于確定采礦面或礦石裸露表面質(zhì)量的當前方法，采礦業(yè)還有很多不足之處。開(kāi)采工作的位置在整個(gè)開(kāi)采過(guò)程中必定會(huì )發(fā)生變化，這使得需要確定多個(gè)工作面。但是，當前的工作面分級技術(shù)取決于鉆探和破壞性測試，這些測試需要時(shí)間才能完成，從而導致礦石損失并且缺乏精度。

機器視覺(jué)系統解決了這些問(wèn)題。它使用HySpexVNIR-1800攝像機（覆蓋400至1000 nm波長(cháng)范圍）和HySpex SWIR-384攝像機（覆蓋1000至2500 nm范圍）進(jìn)行高光譜成像，并且Velodyne-VLP-16 LiDAR掃描儀可生成采礦工作面的3D點(diǎn)云。攝像機和掃描儀裝在安裝在云臺上的傳感器頭中，系統的其余部分安裝在固定車(chē)輛的后部。

三個(gè)具有實(shí)時(shí)運動(dòng)（RTK）校正功能的全球導航衛星系統（GNNS）接收器通過(guò)對由LiDAR掃描儀構建的地形模型進(jìn)行地理定位來(lái)對系統進(jìn)行定向。這樣做可以將GPS坐標分配給地形圖上的每個(gè)點(diǎn)，以查明收集高光譜數據的位置，從而使機器視覺(jué)系統可以將高光譜和3D掃描數據結合起來(lái)。系統的最佳掃描距離為30 m。

首先進(jìn)行LiDAR掃描，以確保地形掃描捕獲了整個(gè)感興趣的區域，并允許操作員進(jìn)行校正。然后，當高光譜攝像機進(jìn)行線(xiàn)掃描時(shí)，云臺單元將在感興趣的區域中進(jìn)行搖攝。此過(guò)程在場(chǎng)景的一小部分上進(jìn)行，以確保高光譜相機捕獲所需波長(cháng)范圍內的信息。進(jìn)行必要的調整后，高光譜相機會(huì )對整個(gè)礦井面成像。
研究人員指出，將太陽(yáng)光與通常的照明光源（如鹵素燈或寬帶LED）進(jìn)行對比，對于處理高光譜數據提出了挑戰。由于水蒸氣吸收了某些波長(cháng)的紅外光，因此諸如濕度之類(lèi)的大氣條件提出了挑戰?？梢詫C器視覺(jué)系統進(jìn)行編程，以在處理高光譜數據時(shí)通過(guò)使用過(guò)濾器來(lái)考慮這些變量。

最后，圖像中的每個(gè)像素都用高光譜信息標記，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）將每個(gè)像素的標記分類(lèi)。CNN訓練從已知品位的礦石樣品，化學(xué)測定值或具有實(shí)測真實(shí)值的現場(chǎng)調查中收集的標記數據。

在位于澳大利亞的金礦的測試中，從每個(gè)站點(diǎn)采集礦石樣品，用鹵素燈照明，并用高光譜相機成像。為原型系統設計的波長(cháng)濾光片用于濾除大氣條件引起的噪聲，用于對礦石樣品進(jìn)行成像，以確保在測試和地面真實(shí)高光譜數據收集中使用相同數量的光譜通道。

在將地面真實(shí)數據與由CNN分析機器視覺(jué)系統收集的高光譜圖像確定的礦石分級結果進(jìn)行比較之后，研究人員確定該系統成功提供了有用的礦石分級信息。此外，實(shí)驗建立了適當的工作流程，以將系統部署到新站點(diǎn)。

外星眼機器視覺(jué)認為：嚴酷的自然環(huán)境會(huì )給機器視覺(jué)成像系統帶來(lái)挑戰，這使得機器視覺(jué)在自然條件下使用的精度和準確性并不高。使用多次成像和高光譜成像在一定程度上可以解決這樣的問(wèn)題。