基于顏色特征的鐠-釹萃取過程組分含量檢測方法研究.pdf

1、稀土元素在自然界中常以共生礦的形式存在，必須經(jīng)過萃取分離才能使用。P507-HCL溶劑萃取是目前國內(nèi)外獲取單一、高純稀土氧化物最常用的稀土分離體系。元素組分含量分布是稀土萃取分離過程中衡量萃取分離效果的重要指標。在具有離子特征顏色的稀土分離生產(chǎn)現(xiàn)場，有經(jīng)驗的操作工人常憑借肉眼觀測“離子顏色特征帶”的偏移程度判斷組分含量的分布，但這種方法的主觀性太強、對組分含量的判斷誤差大，生產(chǎn)效率低，無法實現(xiàn)槽體中混合溶液顏色信息的量化描述、為后續(xù)各工

2、藝參數(shù)調(diào)節(jié)提供準確信息，造成手動操作的盲目性，致使萃取過程資源消耗大、產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定、市場競爭力弱。研究基于顏色特征的鐠/釹萃取過程組分含量檢測方法，是解決具有離子特征顏色的稀土萃取分離過程組分含量快速測量問題的有效途徑，可為稀土萃取過程優(yōu)化運行提供技術(shù)支撐，對實現(xiàn)我國稀土工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。本文主要的研究工作及創(chuàng)新點如下：
　?。?）針對鐠/釹混合溶液特點，分析了常用RGB和HSI顏色空間下，溶液圖像顏

3、色特征的提取方法，明確了采用HSI顏色空間下的H、S、I特征分量一階矩描述稀土混合溶液圖像顏色信息；
　?。?）以實驗室配置的標準鐠/釹混合溶液作為基準，建立了鐠/釹萃取現(xiàn)場混合溶液圖像 H、S、I特征分量一階矩的補償模型，以消除生產(chǎn)現(xiàn)場各種噪聲干擾引起的圖像誤差。在此基礎(chǔ)上，采用主元分析法分析得到與組分含量關(guān)系關(guān)聯(lián)度好的 H、S分量一階矩作為輸入變量，建立了鐠/釹萃取過程組分含量LSSVM快速預(yù)估模型，通過自適應(yīng)遺傳算法尋優(yōu)模型

4、參數(shù)組合。測試數(shù)據(jù)驗證了該模型具有高精度和泛化能力好的特點；
　?。?）針對鐠/釹混合溶液顏色的特殊性，建立了基于顏色特征融合的鐠/釹萃取過程組分含量LSSVM快速預(yù)估模型。首先在RGB顏色空間下提出相對綠色分量和顏色矢量角，結(jié)合H、S特征分量共同描述鐠/釹混合溶液圖像信息，采用偏最小二乘方法消除四個顏色分量間的相關(guān)性，以融合后的特征分量為輸入變量建立組分含量LSSVM模型。測試數(shù)據(jù)驗證了綜合考慮普遍性和特殊性的組分含量建模方法具

5、有更高的預(yù)測精度和更好的泛化能力；
　　（4）鑒于稀土萃取現(xiàn)場影響因素較多，萃取槽體元素組分含量波動較大，對歷史數(shù)據(jù)有較好泛化能力的組分含量固定模型在進行長期、連續(xù)運行監(jiān)測時容易出現(xiàn)預(yù)測精度變差的情況，提出了一種基于顏色特征的鐠/釹萃取過程組分含量LSSVM模型自適應(yīng)校正方法。該方法首先建立對歷史數(shù)據(jù)樣本有較高精度的組分含量LSSVM模型，依據(jù)模型校正準則，采用自適應(yīng)迭代方式更新組分含量模型。通過萃取現(xiàn)場工況變化時運行數(shù)據(jù)測試，并

6、與常規(guī)LSSVM、SVM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元素組分含量模型進行對比分析，表明該方法具有較強的預(yù)測精度和較好的自適應(yīng)能力，適用于稀土萃取現(xiàn)場長期、連續(xù)監(jiān)測元素組分含量；
　　（5）以某稀土企業(yè)鐠/釹萃取生產(chǎn)線為應(yīng)用對象，基于機器視覺技術(shù)設(shè)計開發(fā)了鐠/釹萃取過程元素組分含量實驗室快速檢測系統(tǒng)。對系統(tǒng)硬件部分進行了詳細設(shè)計和選型，并采用虛擬儀器(LabVIEW)和Matlab工具軟件進行混合編程開發(fā)檢測系統(tǒng)軟件。通過對萃取現(xiàn)場運行數(shù)據(jù)測試分