机器视觉技术在智能化矿山建设中的应用

关键词：机器视觉技术；智能化矿山建设；应用

1 机器视觉技术在智能化矿山建设中的应用优势

1.1 提升生产效率

机器视觉技术能够快速、准确地对矿山生产中的各种目标进行识别和检测。例如，在矿石运输环节，通过安装在输送带上方的视觉系统，可以实时监测矿石的大小、形状和数量。一旦检测到不符合标准的矿石，系统能够迅速发出指令，将其分离出来，避免进入后续的加工流程，从而提高整体生产效率。同时，在矿山开采过程中，机器视觉可以帮助自动化设备精确识别矿体位置和边界，指导设备进行精准开采，减少不必要的开采时间和资源浪费。

1.2 增强安全保障

矿山作业环境复杂且危险，机器视觉技术为保障人员和设备安全提供了有力支持。它可以对矿山中的危险区域进行实时监控，如边坡稳定性监测。通过视觉传感器持续获取边坡的图像数据，并利用图像分析算法对边坡的变形、裂缝等情况进行分析和预警。一旦发现异常，系统会立即通知相关人员采取措施，防止滑坡等事故的发生。此外，在井下作业中，机器视觉还可以识别人员的位置和行为，当人员进入危险区域或出现违规操作时，及时发出警报，降低安全风险，提高生产效率。

1.3 提高产品质量

在矿石加工过程中，机器视觉技术能够对产品质量进行严格把控。利用高分辨率的摄像头和先进的图像处理算法，可以对矿石的粒度、品位等关键指标进行精确检测。例如，在选矿环节，通过对矿石的颜色、纹理等特征进行分析，能够准确判断矿石的质量等级，并将不同等级的矿石进行分类处理，从而提高最终产品的质量和市场竞争力。同时，机器视觉技术还可以对加工设备的运行状态进行监测，及时发现设备故障和异常磨损，保证加工过程的稳定性和产品质量的一致性。

1.4 降低运营成本

引入机器视觉技术可以减少人工劳动强度和人力成本。在传统的矿山生产中，许多检测和监控工作需要人工完成，不仅效率低下，而且容易出现误差。而机器视觉系统可以实现 24 小时不间断的自动化检测和监控，大大提高了工作效率。此外，通过对设备运行状态的实时监测和故障预警，能够及时发现设备的潜在问题并进行维修和保养，避免设备的过度损坏和停机时间，降低设备维修成本和生产损失。同时，精准的开采和生产过程控制也有助于减少资源浪费，降低生产成本。

2 机器视觉技术在智能化矿山建设中的应用要点

2.1 图像采集与预处理

在智能化矿山建设中，图像采集是机器视觉技术应用的首要环节。这需要在矿山的不同区域合理布置高清摄像头，如在采矿作业面、运输巷道、矿石堆放区等位置。要确保摄像头的视野覆盖关键区域，并且能够适应矿山复杂的环境条件，如灰尘、潮湿、光照变化等。采集到的原始图像往往存在噪声、模糊等问题，所以预处理至关重要。首先进行滤波操作，去除图像中的噪声干扰，例如采用中值滤波、高斯滤波等方法。接着进行图像增强，提高图像的对比度和清晰度，使得目标特征更加明显。此外，还需要进行图像矫正，以纠正由于摄像头安装角度、透视等因素造成的图像变形，为后续的特征提取和分析提供高质量的图像数据。

2.2 目标检测与识别

在智能化矿山领域，机器视觉技术的核心应用之一便是运用经过预处理的图像进行目标检测与识别。在矿山这一特定场景下，目标检测与识别的对象涵盖了矿石、机械设备、人员等多种元素。为实现这一目标，可依托深度学习技术，采用诸如 FasterR-CNN、YOLO 系列等先进的目标检测算法。针对矿石的检测与识别，需深入分析矿石的颜色、纹理、形状等关键特征，进而准确判断矿石的种类及其品位，以确保矿山资源的高效开发与利用。这一过程不仅体现了科技进步对传统行业的深刻影响，也展现了智能化技术在推动矿业发展中的重要作用。这有助于优化采矿过程，提高矿石的开采效率和质量。对于机械设备的检测，能够实时监测设备的运行状态，识别设备是否存在故障或异常，如设备的部件是否松动、皮带是否跑偏等，以便及时进行维护和检修，减少设备停机时间。对人员的识别则可以实现人员定位和安全管理，判断人员是否进入危险区

域，是否佩戴必要的安全防护设备等。

2.3 三维建模与场景重建

机器视觉技术还可以用于矿山的三维建模与场景重建。通过多个摄像头从不同角度采集图像，利用立体视觉原理，计算出物体的三维坐标信息。然后将这些三维坐标信息进行整合，构建出矿山的三维模型。三维建模可以直观地展示矿山的地形地貌、矿体分布、巷道布局等信息，为矿山的规划和设计提供重要依据。例如，在新的采矿区域规划时，可以通过三维模型分析地形和矿体情况，优化开采方案。同时，场景重建能够实时反映矿山的动态变化，如矿石的开采进度、巷道的挖掘情况等，有助于管理人员及时掌握矿山的生产状况，做出科学的决策。

2.4 安全监测与预警

安全是智能化矿山建设的重中之重，机器视觉技术在安全监测与预警方面发挥着重要作用。通过对矿山图像的实时分析，能够及时发现潜在的安全隐患。例如，监测矿山的边坡稳定性，通过分析边坡表面的裂缝、位移等特征，判断边坡是否存在滑坡的风险。当检测到异常情况时，及时发出预警信号，通知相关人员采取措施。在矿山通风系统中，严格监测风流状态及空气质量，确保作业环境的安全性。同时，针对火灾、瓦斯泄漏等潜在危险，实施有效监测。一旦发现异常情况，迅速启动应急预案，坚决维护矿山人员生命安全，保障生产秩序的稳定运行。

2.5 数据融合与智能决策

为充分挖掘和发挥机器视觉技术的巨大潜力，必须将其与各类传感器数据进行深度融合。在矿山领域，除了丰富的视觉数据之外，还广泛存在着温度、压力、湿度、振动等多种类型的数据信息。通过运用先进的数据融合技术，对这些多元异构数据进行有效整合与深入分析，能够更加全面和精准地掌握矿山的运行状况，从而为矿山安全生产和智能化管理提供坚实的技术支撑。然后利用人工智能算法，如机器学习、深度学习等，对融合后的数据进行挖掘和分析，实现智能决策。例如，根据矿石的产量、质量、设备运行状态等多方面数据，优化生产调度计划，提高矿山的整体生产效率和经济效益。同时，智能决策系统还可以根据安全监测数据，自动调整安全策略，确保矿山的安全生产。

3 结语

综上所述，机器视觉技术凭借其显著的应用优势和丰富的应用要点，已深度融入智能化矿山建设的各个层面。它不仅有效提升了矿山生产的效率与质量，还为矿山安全提供了坚实保障，同时降低了运营成本，推动矿山行业朝着智能化、高效化、安全化方向迈进。随着技术的持续进步与创新，未来机器视觉技术有望在智能化矿山建设中发挥更为关键的作用，开拓更多新的应用场景，进一步推动矿山行业的转型升级，实现可持续发展。

参考文献：

[1] 吴红梅，胡一多，林安川，蔡正鹏 . 机器视觉技术在智能化矿山建设中的应用 [J]. 电子技术，2025，54（01）：111-113.

[2] 武绍利，刘炳刚 . 以技术创新提升智能化水平，推动智能化矿山建设[J]. 企业管理，2023，（S2）：294-295.