微细粒矿物搅拌调浆过程中，油性难溶水药剂分散微观尺度与宏观调控参数的量化关系是指导搅拌装备设计的关键理论依据。矿冶集团张明团队研究提出了高速显微成像技术与无监督学习图像处理相结合的药剂油滴微观尺度测试方法，构建了高精度微观流场测试平台获取微观流场特征，并采用无监督学习图像处理方法识别药剂油滴颗粒尺度，在动态复杂多油滴微观局部场景下实现了药剂油滴边界识别。通过多个搅拌叶轮转速工况测试，发现搅拌强度与药剂分散效率呈非线性关联，随搅拌叶轮转速升高小尺度（<40 μm）药剂油滴占比率升高，大尺度（>80 μm）油滴占比率下降；进一步提升搅拌转速对大尺度油滴比重影响较小，小尺度油滴占比提升速度减慢。研究实现了搅拌过程中药剂分散微观尺度的识别，为优化流场参数、搅拌叶轮设计等提供了理论依据。相关成果发表于矿冶期刊群《有色金属（选矿部分）》2025年第10期，题目：基于机器视觉的调浆过程油性药剂微观尺度识别方法研究。作者：乔烁源，刘博深，马飞，史帅星，张明，张福亚。

随着矿产资源的不断开发，可开采的矿产资源逐渐呈现“贫、细、杂”的特点，现有的调浆技术在能耗、调浆效果和设备适配性等方面仍存在局限性，难以满足当前矿产资源利用的需求。特别是在处理细粒和微细粒矿物时，由于比表面积大、表面能高等特性，传统调浆方式难以实现药剂与矿物的充分接触与均匀分散，严重制约着浮选分离效果的提升。在调浆过程中，搅拌强度、流场特性和药剂分散行为对矿物颗粒的分散均匀性、矿物表面的药剂吸附效率以及后续的浮选效果具有显著影响。合理的调浆方式可以提高细粒级矿物的可浮性及其回收效果。

因此，针对调浆过程中的关键影响因素，国内外学者开展了大量研究工作。LI 等利用UV光谱仪测定吸附率、自制脱附测试装置和高速运动捕捉系统，研究了调浆过程中煤油在煤表面的吸附脱附行为，研究发现机械搅拌强度显著影响煤浆的吸附率，随着搅拌速度增加，吸附率呈现先增加、后减少、最后趋于稳定的三个阶段，在800 r/min 时达到最大吸附率，过高或过低的搅拌速度都不利于调浆过程。王海楠等通过SEM-EDS分析、吸附量测定、接触角测量、诱导时间测量以及调浆—浮选试验等方法研究冲击流调浆技术，研究发现通过流体高速冲击可以强化药剂在颗粒表面的吸附，实现颗粒表面高效改质。李超运用CFD数值模拟技术研究调浆过程中搅拌槽内流体运动规律和药剂与矿物颗粒的作用机理，通过优化流场和工艺参数，促进药剂与矿物的充分混合，节约药剂用量、提高浮选指标。杨露利用不同类型湍流场对粉煤灰进行调浆处理，研究发现复合型湍流场调浆效果最佳，能有效提高颗粒分散均匀度，促进颗粒与药剂间的相互作用，改善颗粒表界面特性。

随着人工智能技术的快速发展，机器视觉、图像处理等方法为研究复杂工业过程提供了新的技术手段。为了研究调浆过程中药剂油滴的微观尺度，本研究将高速显微成像技术与无监督学习图像处理算法相结合，构建了调浆过程药剂分散行为的流场测试与智能分析系统，实现了调浆搅拌过程药剂分散尺度的识别，为优化流场参数、搅拌叶轮设计等提供了理论依据。

药剂分散微观流场测试平台如图1 所示，平台总体由光学隔振板作为平台基座，上置高精度三轴移动模组、高速相机、显微镜头、调速电机、照明装置及3 L 测试调浆槽。主要设备具体参数与功能见表1。

为确保测试数据的准确性和可重复性，在光学可视化平台的基础上，设计了基于三轴手动微调平台的光学尺度标定系统。如图2 所示，在HBK3L 搅拌槽的可视窗位置安装了标定尺，通过高速相机采集标定图像，结合显微镜头的70 倍放大倍率，可实现指定区域20 mm×20 mm×100 mm 三维空间多位置对焦尺度标定，实现像素与实际物理尺寸的精确对应，为后续药剂颗粒尺寸测量和统计提供了可靠的尺度基准。

所夹持的光学标定尺分度值为10 μm。通过对标定尺的单帧图幅拍摄，获得如图3 所示的标定结果图像。图3 中清晰可见标定刻度的间距分布，相邻刻度线之间的物理距离为10 μm。经过图像处理和像素分析，建立了像素点数与实际物理尺寸的定量关系，确定了10 μm 尺度下对应的像素长度，并以此为图像光学尺度标定基准进行后续的系列化拍摄。

研究选用分析纯油酸作为试验药剂，为增加图像中油滴显示对比度，提高油滴与空泡的区别度，预先在油酸中添加油溶深蓝色染色剂进行染色处理。如图4 所示，可以直观地观察到染色油滴在液相中的扩散行为。

基于所构建的测试平台，分别加入水和3 mL 染色油酸到搅拌槽，使槽体内浆体液位约为160 mm。通过三轴移动模组实现测试区域的精确定位，经调试，拍摄位置高度为120 mm，偏离轴平面10 mm。

由调速电机控制叶轮转速分别在n_p=600、700、800、900 r/min 四种转速工况。每个工况下重复2 次拍摄，拍摄总时长约为4 s，第1 次拍摄为开始调浆后10 s，第二次拍摄为开始调浆后15 s，每组数据量为41032 帧。获得了如图5 所示的n_p=900 r/min 转速工况下部分微观油滴拍摄结果，相对时间间隔为0.1 ms。

在调浆过程中，浆体会形成大量气泡和油滴共存的复杂分散体系。如图6 所示，微观尺度的气泡与油滴在形态上呈现出相似的球形特征，但气泡与油滴在图像灰度分布特征上存在显著区别。受高亮背景光影响，气泡由于其内部充满空气的特性，会产生光的折射和透射现象，导致其中心区域的灰度值与周围环境灰度相近，呈现出较高的亮度值；而油滴作为连续液相，由于其对光的吸收和散射特性，在整个油滴区域内表现出相对均匀且明显低于环境灰度的分布特征。这种基于灰度特征的本质差异，是实现基于机器视觉的油滴与气泡的自动化识别算法的理论基础。

加装高倍数显微镜后，高速拍摄可视范围较小，为保证能够获取药剂油滴尺度分布规律，就需要较大的可视化数据量。每个工况的测试拍摄总数据量为82064 帧，逐帧观测油滴尺度难度很大，因此构建了基于无监督学习的油滴批量尺度识别算法。单计算线程内油滴批量尺度识别算法循环流程如图7 所示。首先对输入原始图像进行图像整体灰度分布特征分析，由于拍摄帧率较高且视窗较小，会出现部分图像中无油滴与空泡的“空白”图像，而有油滴出现后特定灰度区间内像素点统计数量比率会提高，因此依据背景灰度与油滴灰度区间范围内的像素点统计数量，判定是否需要进入下一步分析，如果满足特征阈值条件，则进入下一步分析并运用无监督学习算法对图像进行分割，提取图像中具有显著特征的区域。分割完成后，对图像进行边界增强处理，确保边缘清晰，同时识别出感兴趣的区域。根据分割结果，计算目标区域的对角尺寸，结合灰度信息识别油滴和气泡并计算油滴的对角尺寸，完成对当前帧图像的处理。

搭建的基于无监督学习的油滴图像分割算法，基于Unsupervised Image Segmentation by Backpropagation算法，进行针对油滴图像分割的修正与改进，使用的全卷积网络如图8 所示。首先用特征提取模块和分类模块对输入图像进行预分类。特征提取模块由两个卷积组件组成，每个组件包含二维卷积（3×3 卷积核）、ReLU 激活函数和批归一化（Batch Norm），以提取逐层增强的高维特征。分类模块包括一个1×1 卷积分类器、批归一化和Argmax 分类，利用相同语义的像素通常存在于连续区域内的特点，通过灰度和位置等特征，将相邻且具有相似语义的小区域分配相同的初始语义标签，完成特征提取和分类，实现粗略的区域划分。再利用SLIC 算法生成超像素区域，通过同一超像素内多数投票机制优化标签的空间连续性。算法通过交替优化策略实现自训练：以当前标签作为伪标签计算交叉熵损失，利用梯度下降法反向传播更新网络参数；迭代执行特征提取、标签分配、参数更新过程直至收敛。最终输出兼具空间连贯性与语义一致性的油滴分割结果。该方法无需标注数据，通过动态调整特征表示与标签分配，可以有效适应复杂油滴形态的分割需求。

药剂油滴尺度批量识别部分结果如图9、10 所示。如图9 所示，单油滴情况下，通过基于无监督学习的油滴图像分割算法，经过分割、边界增强与识别，可以较为精确地识别出油滴边界尺度。在多油滴（图10）情况下也可以实现较为理想的效果。特别的是，以图10为例，原始图像中油滴边界较为模糊，这是由于镜头景深较浅所致，经测试高速相机加装高倍率显微镜后景深在0.02 mm 内，即边界模糊的油滴在0.02 mm的尺度平面左右，所以本研究在复杂的多油滴场景下，即使油滴之间可能存在部分重叠，或者由于成像条件导致的光学干扰，算法仍能够有效分割不同油滴区域并识别其边界。

图11 进一步展示了算法在油滴边界识别中的精度与效果，以图9 中的油滴为例，对原始图像像素点的灰度分布进行分析，成功提取了油滴的边界区域。图11（a）为原始图像中对应区域的像素灰度值分布，图11（b）则为算法识别出的边界结果。算法能够准确识别出油滴边界区域，并排除油滴内部和背景区域的干扰，从而实现边界的精确提取。

不同调浆搅拌转速工况下油滴尺度统计分布如图12 所示，图12 中N为油滴无量纲化序号，（油滴识别编号与总识别油滴数比值），d为油滴直径。单位时间内流过捕捉范围的油滴数：n_p=600 r/min时N=163（个）、n_p=700 r/min 时N=368、n_p=800 r/min 时N=743，n_p=900 r/min 时N=2925，在单位时间内流经捕捉范围的油滴总数也随着转速显著增加，油滴尺度逐渐变小，但n_p=700 r/min 到900 r/min 时叶轮转速提升对油滴分散的提升效果明显减弱。

进一步分析油滴的尺寸分布特征，图13 展示了各转速下不同尺度范围油滴的占比分布饼状图。随着转速的提升，直径较小的油滴占比显著增加，而中等尺度和较大尺度的油滴占比逐渐减少。在n_p=600 r/min工况下，直径d 在0~40 μm 的油滴占比为14.11%，而在n_p=900 r/min 下，比例提升至59.79%，同时，直径d 在40~80 μm 区间的油滴占比随着转速增加呈现下降趋势，从n_p=600 r/min 的36.2%逐渐减小至n_p =900 r/min 的29.66%。而直径较大的油滴（如d>160 μm）的占比在整个转速范围内变化较小，在n_p=600 r/min 和n_p =900 r/min 工况下，比例分别为4.29%和0.92%。同样，虽然从n_p=700 r/min 到900 r/min 时叶轮转速提升对油滴尺度的降低有促进作用，但促进效果随转速升高而减弱。

本研究通过高速显微成像技术与无监督学习算法相结合，观测了药剂油滴微观尺度，在复杂多油滴微观局部场景下实现了药剂油滴边界识别。通过多个搅拌叶轮转速工况测试，发现搅拌强度与药剂分散效率呈非线性关联，随搅拌叶轮转速升高小尺度（<40 μm）药剂油滴占比率升高，大尺度（>80 μm）油滴占比率下降；进一步提升搅拌转速对大尺度油滴比重影响较小，小尺度油滴占比提升速度减慢。研究构建的微观流场测试平台结合高精度光学标定系统与多工况对比试验设计，提升了数据采集的可靠性与重复性。提出的无监督学习油滴图像分割算法能够在复杂场景下识别油滴边界与尺寸判定。本研究将机器视觉引入调浆过程研究，突破了宏观参数分析的局限，实现了药剂分散行为的动态与微观可视化，为优化流场参数、搅拌叶轮设计等提供了理论依据。