高光譜成像技術(shù)在礦石分選中能夠提供礦石樣品在不同波長下的詳細光譜信息，從而實現(xiàn)對礦石中礦物成分的精確識別和分析。這種技術(shù)的優(yōu)勢在于其高分辨率和無損檢測能力，使得礦石分選過程更加高效和精準。

高光譜相機的工作原理

高光譜相機能夠同時獲取目標物體的空間信息和連續(xù)的光譜信息。其工作原理基于不同物質(zhì)對不同波長的光具有吸收、反射和透射特性。當光線照射到礦石表面時，礦石中的各種礦物成分會對不同波長的光產(chǎn)生不同程度的吸收和反射。高光譜相機通過其內(nèi)部的光學系統(tǒng)和探測器，將反射光按照波長進行色散，并在探測器的不同像素位置上記錄下來，從而形成一個包含了空間維度和光譜維度的高光譜數(shù)據(jù)立方體。每一個像素點都對應著一個連續(xù)的光譜曲線，這些光譜曲線就如同礦石的“指紋"，能夠反映出礦石中所含礦物的種類、含量以及晶體結(jié)構(gòu)等信息。

高光譜相機在礦石分選上的優(yōu)勢

高分辨率光譜探測

高光譜相機具有光譜分辨率，能夠獲取數(shù)百個甚至上千個連續(xù)的光譜波段，精確捕捉到礦石在不同波長下的細微光譜差異。這種高分辨率的光譜探測能力使得它能夠區(qū)分出傳統(tǒng)方法難以分辨的相似礦物，以及識別出礦石中含量極低的稀有礦物。例如，在對銅鋅礦的分選過程中，高光譜相機可以通過精確的光譜分析，準確區(qū)分出不同礦物相中的銅和鋅。

快速無損檢測

高光譜相機能夠在短時間內(nèi)對大量礦石進行快速掃描，實現(xiàn)實時在線檢測。在礦石分選的生產(chǎn)線上，它可以對傳送帶上的礦石進行連續(xù)快速的檢測，不影響生產(chǎn)效率。同時，高光譜相機采用非接觸式的檢測方式，不會對礦石造成任何物理或化學損傷。這對于一些具有特殊結(jié)構(gòu)或價值較高的礦石分選尤為重要。

多礦物同時識別

在復雜的礦石體系中，往往含有多種礦物成分。高光譜相機可以同時對多種礦物進行識別和分析，通過對光譜數(shù)據(jù)的綜合處理，能夠快速確定礦石中各種礦物的種類和相對含量。相比傳統(tǒng)的單一檢測方法，高光譜相機大大提高了檢測的全面性和準確性。

應用實例

原礦品位快速評估

在礦山開采現(xiàn)場，利用高光譜相機對剛開采出來的原礦進行快速掃描，能夠在短時間內(nèi)獲取原礦的品位信息。通過對光譜數(shù)據(jù)的分析，可以快速判斷出原礦中主要礦物的含量。例如，某大型鐵礦在開采過程中，通過安裝在礦車上的高光譜相機，對不同區(qū)域的原礦進行實時檢測，根據(jù)檢測結(jié)果優(yōu)化開采路線，優(yōu)先開采高品位礦石區(qū)域，提高了礦山的整體開采效率。

礦石粒度分級輔助

礦石的粒度大小對其分選效果有著重要影響。高光譜相機可以結(jié)合圖像處理技術(shù)，對礦石的粒度進行分析和分級。通過拍攝礦石的圖像，并利用光譜信息和圖像特征識別不同粒度的礦石顆粒。在選礦廠的破碎和磨礦環(huán)節(jié)，這一技術(shù)可以幫助操作人員及時調(diào)整設(shè)備參數(shù)，確保礦石達到合適的粒度分布，提高后續(xù)分選工藝的效率。例如，在某銅礦選礦廠，高光譜相機與皮帶輸送機相結(jié)合，實時監(jiān)測礦石的粒度變化，根據(jù)檢測結(jié)果自動調(diào)整破碎機的工作參數(shù)，使得礦石的粒度更加均勻，浮選回收率得到了顯著提高。

尾礦資源再利用

尾礦中往往還含有一定量的有價值礦物，對尾礦進行再利用可以提高礦產(chǎn)資源的綜合利用率，減少環(huán)境污染。高光譜相機可以對尾礦進行全面的檢測和分析，識別出尾礦中殘留的礦物種類和含量。通過對尾礦的光譜數(shù)據(jù)進行深入挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)一些以往被忽視的潛在資源。例如，在某金礦尾礦庫，利用高光譜相機檢測發(fā)現(xiàn)尾礦中仍含有少量的金礦物以及其他有價金屬，通過重新設(shè)計選礦工藝，對尾礦進行再選，實現(xiàn)了資源的二次回收，為企業(yè)帶來了額外的經(jīng)濟效益。

經(jīng)濟效益

高光譜相機在礦石分選中的應用，不僅提高了分選的精準度和效率，還帶來了顯著的經(jīng)濟效益。通過快速準確地識別礦石中的有用礦物和廢石，可以減少不必要的開采和加工成本。例如，在鐵礦石和鎳礦石的分選中，高光譜相機能夠有效區(qū)分不同品位的礦石，從而避免低品位礦石的過度開采，提高礦石的整體利用價值。此外，高光譜相機的無損檢測特性，也減少了對礦石的物理損傷，延長了礦石的使用壽命，進一步降低了企業(yè)的運營成本。

鐵礦石和鎳礦石樣品的高光譜成像案例研究

鐵礦石樣品的高光譜成像

在鐵礦石的高光譜成像研究中，使用了涵蓋 400 – 2500 nm 光譜范圍的傳感器進行分析。鐵礦石樣品的鐵含量在 68% - 24% 之間變化，且污染物程度不同。通過高光譜成像，可以清晰地區(qū)分不同品位的鐵礦石樣品。研究表明，除了鐵含量樣品外，其他含鐵礦石樣品的光譜沒有表現(xiàn)出高光譜對比度或區(qū)分光譜特征，因此基于特征波長位置和深度的分析無法有效地區(qū)分樣品。

圖 1. 使用涵蓋 400 – 2500 nm 光譜范圍的 的 SP150M 和 SC230 傳感器對鐵礦和鎳礦的樣品進行了分析。

對于鐵礦石，樣品的鐵含量在 68% - 24% 之間變化，并且污染物程度不同（上）。鎳礦樣品的鎳含量范圍為 3% - 0.26%，區(qū)分不同品位的礦石、覆蓋巖和廢料（下）。

圖 2. 鐵樣品（左）和鎳樣品（右）的光譜指紋。左：除了鐵含量樣品（3號淺灰色和 11 號深灰色曲線）外，含鐵礦石樣品的光譜沒有表現(xiàn)出高光譜對比度或區(qū)分光譜特征。因此，基于特征波長位置和深度的分析無法有效地區(qū)分樣品并代表礦石品位。

鎳礦石樣品的高光譜成像

對于鎳礦石樣品，其鎳含量范圍為 3% - 0.26%。高光譜成像能夠有效區(qū)分不同品位的鎳礦石、覆蓋巖和廢料。與鐵礦石類似，鎳礦石的光譜分析也表明，基于光譜整體形狀的分析方法（如 ReSens+ 和 SAM）比基于特征的分析方法（如 EnGeoMap）更有效。

分析方法與結(jié)果

在對鐵礦石和鎳礦石樣品的分析中，使用了 ReSens+ 分析方法，并與開源的 GFZ EnGeoMap 基于特征的分析和光譜角度映射器 (SAM) 進行了比較。結(jié)果顯示，ReSens+ 分析具有最高的樣本識別準確度，并且對陰影和粗糙區(qū)域的容忍度更高。這種分析方法的優(yōu)勢在于無需對樣品進行事先準備（例如研磨），可以在真實、更惡劣的礦井工作面條件下進行應用。

應用前景與經(jīng)濟效益

高光譜成像技術(shù)在礦石分選中的應用不僅提高了分選的準確性和效率，還帶來了顯著的經(jīng)濟效益。通過快速準確地識別礦石中的有用礦物和廢石，可以減少不必要的開采和加工成本。此外，該技術(shù)還可以幫助優(yōu)化采礦短期目標，支持礦物生產(chǎn)過程中礦石品位的保持和污染物水平的最小化。