Stein HDF-O系列 智能机器视觉分选机

  矿业开采面临着一项独特的分选难题：有价值的矿物往往赋存于大量废石之中 —— 工业矿物和浅色金属矿石常以低品位矿床的形式存在，传统选矿方法需要对以贫矿为主的物料进行高能耗的破碎、研磨和选矿处理。对于全球矿业企业而言，能否在工艺流程的早期阶段，基于物料固有的视觉特征而非昂贵的实验室化学分析，高效识别并剔除废石，是实现矿石预富集、降低下游加工成本、延长边际矿床经济寿命的关键所在。

  Stein HDF-O系列是一款基于机器视觉的智能分选系统，专为全球矿山作业量身定制，在原矿进入选矿厂之前，即将低品位原矿转化为高品位精矿。该系统采用高分辨率RGB（HR-RGB）可见光成像技术，结合自研AI算法，基于表面特征实现对有价值矿物与废石的高效识别与区分 —— 尤其适用于工业矿物和浅色金属矿石的预富集。

  基于深度学习的AI表面特征识别算法，以真实生产数据进行训练，并持续优化分选精度，能够在各类矿石成分和矿物学特征条件下保持稳定的高分选准确率；同时，凭借低成本和直观易用的操作体验，为中小型矿山提供了一套经济高效的入门级分选方案，助力其显著提升矿石回收率、减少废石处理量，并以稳定的分选表现改善矿山整体经济效益。

技术特点

● 高分辨率RGB可见光成像系统

基于表面特征差异，实现高性能的实时矿石检测。

● 创新双层履带式分选结构

突破传统单层分选局限，采用独特的“双向回收”策略。上层皮带执行高灵敏度分选，优先确立高品位精矿的高纯度；下层皮带专门针对上层剔除物进行二次扫描，高效“回捞”混杂其中的高品味精矿。这一结构显著提升矿石回收率和综合经济效益。

● 自主研发AI深度学习算法

通过对AI赋能的系统进行矿物识别标准训练，通过深度学习模拟人工拣选的色彩与材质判断逻辑；深度学习模型持续利用新生产数据进行再训练，分选精度随时间逐步提升。

● 高强度LED照明系统

增强对目标矿石表面特征的识别能力，显著降低误剔率，提升分选准确率。

● 可靠高性能气动喷阀剔除系统

自主研发制造的大功率高速喷气装置，确保在高产能分选工况下高效剔除、稳定运行。

● 广泛适用性

适用于多种工业矿物（如大理石、石英、长石、萤石）及金属矿石（如钨矿、锡矿、金矿）。

典型应用场景

✦ 工业矿物预富集

在工艺流程早期剔除大理石、石英、长石、萤石、方解石、白云石、重晶石、滑石等工业矿物中的废石 —— 大幅减少进入下游加工环节的物料量。

✦ 替代人工拣选

将原先由人工拣选完成的分选流程实现自动化，在降低人工成本的同时，提升分选一致性、处理能力及作业安全性。

✦ 缺水地区干式分选

为干旱或偏远地区供水受限或受环保约束的矿山，提供无需用水、无需药剂的分选方案。

✦ 试验测试与小型矿山

作为经济实惠的入门级分选方案，适用于勘探阶段项目、试验工厂以及资金预算有限的中小型矿山。

价值

✦ 成本效益

分选准确率可达99%，可在前端预先剔除30%–70%的废石（具体取决于矿石特性），并通过双层履带结构高效回捞高品味精矿，显著降低下游加工成本，包括研磨能耗、药剂消耗及尾矿处理费用。

✦ 双层履带，二次复检，提升综合收益

通过下层皮带二次复检，高效回捞上层皮带剔除物中的高品味精矿，将原本可能被废弃的物料转化为额外收益，显著提升综合经济效益。

✦ 快速投资回报

设备投资成本显著低于XRT分选机，有效降低中小型矿山的应用门槛。通过替代劳动密集型的人工拣选并降低下游加工成本，通常在6–18个月内即可收回投资（具体取决于矿石品位和处理量）。

✦ 可持续发展

干式物理分选无需用水和药剂，同时早期废石剔除可减少能耗、尾矿量及温室气体排放 —— 契合ESG合规的矿业实践。

✦ 操作简便

直观易用的操作界面和低维护需求，有效减少对专业技术人员的依赖，使技术资源有限的矿山也能轻松上手。

✦ 灵活扩展

模块化设计支持灵活配置，可匹配不同矿山规模 —— 从试验生产到全规模运营，确保在处理量需求增长时实现无缝过渡。

技术参数