针对传统选矿摇床床面坡度依赖人工手动调节，工人劳动强度大，容易引起精矿品位不稳定等问题，本文开发了一种基于机器视觉的摇床自动调坡系统。针对摇床矿带图像的特征提取，提出了一种改进的YOLOv8 目标检测算法，用AKConv 替代了CBS、C2f 模块中的原始卷积（Conv）部分，增强了模型对不规则矿带边缘和复杂形状特征的提取能力；在Neck部分引入了SSFF、TFE与CPAM模块，提升了算法对于精矿、中矿等小尺寸目标的检测性能与定位精度；并采用EIOU loss 替换了CIOU loss，加快了模型收敛速度。改进后的YOLOv8 算法检测精度达95%，较原算法提高了5.5%，成功实现了对摇床上矿带分离点的准确提取。此外，设计了伺服调坡机构代替人工手动调节坡度机构，床面横向倾角调节误差为±0.03°，调节速度为0.48°/s；构建了摇床床面自动调坡控制模型以代替依赖人工经验的调坡操作。试验研究表明，本文开发的床面自动调坡系统运行稳定，可有效替代人工实现摇床床面坡度的自动调节、减轻了工人劳动强度，提高了摇床分选效率，为实现摇床选矿智能化奠定了理论和应用基础。相关成果发表于矿冶期刊群《有色金属（选矿部分）》2025年第11期，题目：基于机器视觉的选矿摇床自动调坡系统研究，作者：刘惠中，刘紫腾，廖阳，芮作为。

选矿摇床是重力选矿中常用的选矿设备，因其高富集比而被广泛应用于锡、钨、钽铌等重要战略资源的选矿中。当不同比重的矿物颗粒给到摇床床面上后，在重力、床面不对称往复运动和横向冲洗水的作用下发生松散、分层、分带，最后不同比重的矿物在床面上形成扇形矿物分带，通过精矿截取装置将精矿接出从而实现分选。

当前，摇床选矿工艺已经非常成熟，但自动化水平较低。摇床在选矿过程中，由于给矿量、给矿浓度、给矿粒度和品位、给水量等因素在时刻发生变化，导致床面上矿带分布的位置也随之改变，工人需要通过肉眼来观察这些变化，并根据经验来手动调节床面坡度，以达到稳定精矿品位和分选效率的目的，这种手动调节床面坡度方式费时费力，存在主观性、滞后性、精矿品位波动等问题。

近年来，为提高摇床选矿的自动化水平，一些有关摇床选矿的自动化技术研究取得了进展。刘惠中等提出了一种基于改进YOLOv5 算法的选矿摇床矿带分离点目标检测识别技术。YOU等利用图像处理和机器视觉技术对摇床矿带图像进行特征提取，实现选矿指标的分析和控制参数的映射。杨文旺等开发出了一种摇床巡检机器人，可代替人工进行摇床矿带图像的自动采集和识别。刘利敏等设计一种摇床自动接矿装置。这些研究主要集中在矿带图像识别和精矿自动截取装置的设计和开发上，针对摇床床面坡度自动控制方面的研究相对较少。

根据已有应用经验，选矿摇床床面的坡度是影响摇床矿带分布和选矿效率的关键因素，对选矿摇床床面坡度的精准控制至关重要。为此，本文开发了一种选矿摇床床面横向坡度的自动调节控制系统，以达到提升选矿摇床自动化和智能化水平的目的。

摇床自动调坡系统组成如图1 所示。主要由图像采集装置、图像处理系统、伺服调坡执行机构、PLC控制系统组成。其中图像采集系统由LED补光灯和工业相机组成，工业相机和LED补光灯固定于摇床精矿端正上方，负责对摇床矿带分布图像的实时采集。图像处理系统负责对图像采集系统采集的矿带特征信息进行处理分析，并提取矿带的特征，然后将矿带特征信息传送给坡度优化控制模型并获得输出控制信号，控制信号发送给PLC控制系统，PLC控制系统随后控制伺服电机和调坡执行机构动作，进而实现摇床床面坡度的快速自动调节控制。

图2 为摇床矿带分离点示意图，其中x₂ 为精矿与中矿的分界点。要实现摇床坡度的自动调节，首先要开发可代替人眼观察获得摇床矿带分离点等特征的识别算法。当前摇床矿带特征的提取常采用目标检测方法，常见的目标检测的方法有FasterR-CNN、SSD、YOLO等。当前，YOLOv8相比于其他算法具有检测速度快、精度高，模型尺寸小，应用部署简单等优点，在目标检测领域得到了较好的应用，所以本文采用该算法作为基础用于提取矿带分离点信息。

YOLOv8 算法主要由输入端（Input）、主干网络（Backbone）、颈部（Neck）和检测头部（Head）四部分构成，如图3 所示。虽然YOLOv8 能够对目标物进行高效精准地定位和分类，但在摇床选矿过程中，会出现矿带特征不稳定、矿带模糊和光线反光干扰等问题，对于图像识别精度的影响较大。为解决此问题，本文提出了一种YOLOv8 的改进算法。

为提升YOLOv8 算法的精度和效率，在原有YOLOv8 网络结构基础上，从Backbone、Neck、Loss三个方面对其进行改进优化。改进后YOLOv8 网络结构如图4 所示。

为解决摇床床面上矿带分界不清晰，矿物分离点模糊的问题，本文将YOLOv8 算法CBS、C2f 模块中的Conv 部分采用AKConv（可形变卷积）替代。AKConv 主要提供一种灵活的卷积机制，允许卷积核具有任意数量的参数核和任意采样形状。这种方法突破了传统卷积局限固定局部窗口和固定采样形状的限制，从而使得卷积操作能够更加精准地适应不同的数据集和不同位置的目标。

为解决摇床床面所提取到的信息量大，矿带分离点位置目标小的问题，在YOLOV8 的Neck 部分引入CPAM模块，该模块采用尺度序列特征融合（SSFF）模块来增强网络的多尺度信息提取能力，并采用三特征编码器（TPE）模块将不同尺度的特征图进行融合，以强化信息的获取。

为解决CIOU loss 有时会阻碍模型有效的优化相似性的问题，在CIOU的惩罚项基础上将纵横比的影响因子拆开，分别计算目标框和锚框的长和宽，得到了EIOU loss。该损失函数包含三个部分：重叠损失、中心距离损失、宽高损失。前两部分延续CIOU中的方法，但是宽高损失直接使目标盒与锚盒的宽度和高度之差最小，收敛速度更快。

为了验证改进后算法的准确性和可靠度，选取了几种摇床运行状态的分带图像，分别使用改进前后的YOLOv8 进行识别测试，识别结果如图5 和表1 所示。

从表1 可以看出，改进后的YOLOv8 相对于原YOLOv8 来说，无论是在召回率、精确率还是平均精度均值上，都优于原YOLOv8 模型的表现，其中检测精度提升5.5%，召回率提升6. 1%，损失函数降低0.002。改进后的YOLOv8 模型整体性能更好，置信度高于改进前10% 以上，精度都在95% 左右。测试中发现，即便在矿带不清晰、床面光线不充足的情况下，改进后的算法仍能显出较好的识别效果，可满足实际运用要求。

摇床的调坡一般是指摇床床面横向坡度的调节。目前选矿摇床常用调坡机构有定轴式调坡机构和变轴式调坡机构，如图6 所示。

6-S 摇床的调坡机构采用定轴式调坡机构，由调坡手轮、调节座、调节丝杆、调节座板、调节螺母、鞍形座组成，如图7 所示。工人通过手动转动调节手轮使调节丝杆旋转，调节丝杆带动调节螺母沿丝杆上做直线运动，调节螺母带动摆动件在鞍形座做回转运动，进而实现床面调坡。

云锡式摇床的调坡主要是由楔形块调坡机构与滑动支撑机构相配合来完成的，如图8 所示。楔形块调坡机构由调坡手轮、调坡拉杆、滑块、滑块座、调坡楔形块和基座等组成。工人手动转动调坡手轮，调坡拉杆带动楔形块在拉杆轴线上前后移动，有楔形块一侧的滑块座被楔形块顶起，摇床床面底部的滑块在滑块座内滑动，进而实现床面坡度的调节。

当前，摇床的调坡主要依赖于人工，不仅费事费力，还容易造成有用矿物的流失和精矿品位的波动。因此，本文针对6-S 摇床的调坡机构进行重新设计，将摇床调坡的动力源由人工替换为伺服电机，减少人为因素的干扰。该伺服调坡机构主要由伺服电机、减速器、丝杆、丝杆螺母、连杆、摆动件和机架组成，如图9 所示。

伺服电机接收到控制系统的指令后，通过减速机驱动丝杆做相应的旋转，丝杆带动丝杆螺母做直线运动，丝杆螺母通过连杆带动摆动件做相应的摆动，从而实现摇床床面坡度的调节控制。

6-S 摇床在选矿过程中，床面坡度θ 一般处于0~6°之间。在伺服调坡执行机构运行过程中，为保证摆动件不脱离机架，将最大坡度作为摆动件旋转的约束条件。伺服调坡机构计算简图如图10 所示。

将B 点作为原点建立直角坐标系，根据图10 中的几何关系，可以得到丝杆螺母运动距离与摆动件转动角度的关系方程为：

式中，S 为丝杆螺母运动的距离，mm；θ 为摆动件旋转的角度，(°)；L 为连杆长度，mm；R为摆动件下端B 点的旋转半径，mm。

本设计中R 为330 mm，L 为300 mm，采用式（1）进行计算，当θ=6°的时候，S 为34.5 mm。控制伺服电机转速为1000 r/min，选用减速比为30 的减速机，导程为5 mm的丝杆，伺服电机每转一圈，摆动件带动床面摆动0.03°，床面摆动速度则达0. 48°/s，满足生产要求。

自动调坡控制系统原理如图11 所示。图像处理系统将改进YOLOv8 识别到的矿带分离点位置x₁ 与期待的矿带分离点位置x₀ 进行对比计算，根据计算结果对识别到的矿带分离点进行位置判定，计算公式为：

优化控制模型根据Δx 的值给出伺服电机的旋转方向和转动圈数。当Δx>0时，说明识别的矿带分离点位置在期待矿带分离点位置的左侧，坡度过小，优化模型给出伺服电机旋转方向为正，转动圈数为n₁；反之，旋转方向为负，转动圈数为n₂。PLC 控制系统根据优化模型给出的旋转方向和转动圈数输出相应的控制信号。伺服电机接收到控制信号后，驱动调坡机构带动摇床床面摆动从而实现坡度的自动调节。

为了便于控制参数的修正和调试，本系统配置了人机界面。界面设计如图12 所示，主要包括控制模式切换、参数输入和故障报警等功能模块。

本文自动调坡系统试验测试系统如图13 所示。为验证本系统的可行性，将本文开发的摇床自动调坡系统安装在某钨矿选矿厂进行了带料工业试验，试验中使用的矿样为该厂尾矿，品位约为0.5%。在给矿性质、横向冲洗水量等因素一致的情况下，分别对摇床有自动调坡和无自动调坡时的精、尾矿带进行取样，取样次数为5 次，时间间隔为5 min，对取样结果进行化验，化验结果如表2 所示，其中对照组为无自动调坡的摇床，试验组为有自动调坡的摇床。对照组精矿品位在2.68%~3.64% 范围内，试验组精矿品位在3.28%~3.56%范围内，相比之下，试验组精矿品位波动范围小，精矿品位更为稳定。

试验表明，本系统工作运行稳定，对摇床矿带的分离点识别精度达95%，坡度调节精度和调节速度达到设计和生产要求，可以替代人工根据摇床面上矿物分带情况进行床面坡度的自动调节，从而大大提升了选矿摇床的自动化和智能化水平。

针对传统选矿摇床床面坡度的调节依赖人工手动调节易造成指标波动等问题，本文开发了一种基于视觉的选矿摇床床面的自动调坡系统。取得以下结论：

1）针对摇床矿带图像特征的提取，开发的改进YOLOv8 算法识别精度提升5.5%达95% 以上，召回率提升6.1%，损失函数降低0.002。

2）开发的摇床床面伺服调坡机构，床面摆动角调节精度达±0.03°，调节速度达0.48°/s，满足生产要求。

3）试验表明，本文开发的摇床调坡系统运行稳定，可自动识别摇床矿带特征并自动调节床面坡度，稳定了精矿品位，有效提升了选矿效率等指标。