权利要求

1.一种用于铝冶炼的机器人自动补料系统，其特征在于：包括检测仪及机器人、存料区、搅拌机构，所述检测仪能够检测熔炼炉内铝铁溶液的成分配比，所述机器人配置有移动机构及抓取机构使其具备抓取投料及移动功能，所述搅拌机构配置于熔炼炉，所述存料区包括存放有铁块的铁料区及存放有铝块的铝料区;其中，机器人配置有补料模型，用于接收检测仪的当前成分配比信息，获得所有当前铝块重量信息，根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，该补料数据包括所选定的铝块及铁块，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，同时触发搅拌机构运行进行搅拌作业。

2.根据权利要求1所述的用于铝冶炼的机器人自动补料系统，其特征在于：所述机器人配置有防爆视觉机构，用于识别各个铝块在存料区的位置。

3.根据权利要求2所述的用于铝冶炼的机器人自动补料系统，其特征在于：所述机器人配置有图像识别模型，防爆视觉机构获取铝铁溶液表面视频数据，图像识别模块对铝铁溶液表面图像进行处理，根据当前图像的渣子面积变化情况，当该渣子面积变化小于等于渣量阈值时输出渣量符合补料要求判定;补料模型获得渣量符合补料要求判定，然后监测控制熔炼炉的铝铁溶液温度稳定在预设温度范围，再运行搅拌机构进行搅拌作业5-10分钟，而后通过检测仪检测获得熔炼炉的不同位置的铝铁溶液的成分配比，当各个位置的铝铁溶液的成分配比差异小于误差值，判定铝铁溶液均匀，触发机器人进行补料作业。

4.根据权利要求3所述的用于铝冶炼的机器人自动补料系统，其特征在于：所述图像识别模型基于深度学习构建，在扒渣间隔期定时识别铝铁溶液表面的渣子，并计算当前渣子面积占比，将该当前渣子面积占比与前一渣子面积占比相比，得到渣子面积变化数值，将该渣子面积变化数值与预设渣量阈值比对，当该渣子面积变化数值小于等于渣量阈值时判定渣量符合补料要求。

5.根据权利要求3所述的用于铝冶炼的机器人自动补料系统，其特征在于：所述图像识别模块在将铁块或铝块放入熔炼炉过程中对铝铁溶液表面图像进行处理，判断当前图像是否有铁块或铝块，若没有则判定已经放入铁块或铝块，触发搅拌机构进行搅拌作业。

说明书

技术领域

[0001]本发明涉及铝冶炼技术领域，特别是一种用于铝冶炼的机器人自动补料系统。

背景技术

[0002]铝冶炼技术根据纯度需求分为多层级工艺：原铝经三层液电解法提纯制成精铝。高纯铝则以精铝为原料通过区域熔炼或有机溶液电解达到纯度。再生铝通过回收废铝再熔生产，废铝再熔所需的能量少。废铝主要用来生产铝合金，在再熔之前，要先将废铝选拣分类，再加以适当调配和处理，以便达到所需的合金组成。目前在收集废铝压实成块状，然后再通过输送机将废铝块输送投料位置，进而根据需要通过抓斗或输送机投入废铝熔炼炉熔炼，废铝熔炼加工铝溶液检验及补料自动化不高。

发明内容

[0003]本发明的发明目的是，针对上述问题，提供一种用于铝冶炼的机器人自动补料系统，实现自动化铝铁溶液检测及补料。

[0004]为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

[0005]用于铝冶炼的机器人自动补料系统，包括检测仪及机器人、存料区、搅拌机构，检测仪能够检测熔炼炉内铝铁溶液的成分配比，机器人配置有移动机构及抓取机构使其具备抓取投料及移动功能，搅拌机构配置于熔炼炉，存料区包括存放有铁块的铁料区及存放有铝块的铝料区。

[0006]其中，机器人配置有补料模型，用于接收检测仪的当前成分配比信息，获得所有当前铝块重量信息，根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，该补料数据包括所选定的铝块及铁块，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，同时触发搅拌机构运行进行搅拌作业。

[0007]机器人配置有防爆视觉机构，用于识别各个铝块在存料区的位置。

[0008]如上述，配置检测仪检测获得铝铁溶液成分配比，配置机器人根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，实现自动化铝铁溶液检测及补料。

[0009]基于前述方案，在一改进方案，为了检测识别向熔炼炉补料时机，该用于铝冶炼的机器人自动补料系统中，机器人配置有图像识别模型，防爆视觉机构获取铝铁溶液表面视频数据，图像识别模块对铝铁溶液表面图像进行处理，根据当前图像的渣子面积变化情况，当该渣子面积变化小于等于渣量阈值时输出渣量符合补料要求判定;补料模型获得渣量符合补料要求判定，然后监测控制熔炼炉的铝铁溶液温度稳定在预设温度范围(例如660~700℃)，再运行搅拌机构进行搅拌作业5-10分钟，而后通过检测仪检测获得熔炼炉的不同位置的铝铁溶液的成分配比，当各个位置的铝铁溶液的成分配比差异小于误差值，判定铝铁溶液均匀，触发机器人进行补料作业。其中，图像识别模型基于深度学习构建，在扒渣间隔期定时识别铝铁溶液表面的渣子，并计算当前渣子面积占比，将该当前渣子面积占比与前一渣子面积占比相比，得到渣子面积变化数值，将该渣子面积变化数值与预设渣量阈值比对，当该渣子面积变化数值小于等于渣量阈值时判定渣量符合补料要求。如此，通过图像识别铝铁溶液表面渣子，进而根据渣子面积变化情况初步判断补料时机，再根据铝铁溶液温度控制及均匀状况，可以实现补料时机自动化检测识别。

[0010]基于前述方案，在一改进方案，为了及时检测触发搅拌操作，该用于铝冶炼的机器人自动补料系统，图像识别模块在将铁块或铝块放入熔炼炉过程中对铝铁溶液表面图像进行处理，判断当前图像是否有铁块或铝块，若没有则判定已经放入铁块或铝块，触发搅拌机构进行搅拌作业。如此可以自动化检测触发搅拌操作。

[0011]由于采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：

[0012]1.本发明配置检测仪检测获得铝铁溶液成分配比，配置机器人根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，实现自动化铝铁溶液检测及补料。

[0013]2.本发明通过图像识别铝铁溶液表面渣子，进而根据渣子面积变化情况初步判断补料时机，再根据铝铁溶液温度控制及均匀状况，可以实现补料时机自动化检测识别。

附图说明

[0014]图1是本发明的补料系统补料操作处理流程。

具体实施方式

[0015]以下结合附图对发明的具体实施进一步说明。

[0016]如上述，本申请包括基础方案及改进方案，例如一改进方案配置防爆视觉机构用于识别各个铝块在存料区的位置，例如一改进方案自动识别向熔炼炉补料时机，等，各个应用实例特征组合可根据实际需要组合，下述将以所有特征组合较佳实例为例说明。

[0017]本申请的用于铝冶炼的机器人自动补料系统，包括检测仪及机器人、存料区、搅拌机构，检测仪能够检测熔炼炉内铝铁溶液的成分配比，机器人配置有移动机构及抓取机构使其具备抓取投料及移动功能，搅拌机构配置于熔炼炉，存料区包括存放有铁块的铁料区及存放有铝块的铝料区，其补料处理流程如图1所示，下述将结合具体部件展开说明。

[0018]其中，机器人配置有补料模型，用于接收检测仪的当前成分配比信息，获得所有当前铝块重量信息，根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，该补料数据包括所选定的铝块及铁块，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，同时触发搅拌机构运行进行搅拌作业。

[0019]机器人配置有自动驾驶系统及机械臂等，配合激光导航、视觉等实现导航移动到存料区，配合机械臂前端抓夹实现物料抓取，等，均为既有设备。检测仪、机器人、熔炼炉及其配置搅拌机构等在此简要说明不再详细展开说明。

[0020]为了适应熔炼炉工作环境，机器人机械臂前端配置有防爆视觉机构，用于识别各个铝块在存料区的位置;而且防爆摄像头(防爆视觉机构)通过内置热成像传感器实时监测熔炼炉或铝铁溶液温度，例如海康威视的DS-2TD2528T-3/Q型号支持双光谱测温(-20℃~150℃或0℃~550℃量程)且其精度±2℃并具备温度异常报警功能。

[0021]搅拌机构可采用搅拌车或电磁搅拌器，以对熔炼炉的铝铁溶液进行充分搅拌，进而使其内部浓度梯度均匀混合，促进合金元素扩散。搅拌时间需足够长(通常持续5-10分钟)，以确保强制对流覆盖整个熔炼炉。

[0022]在熔炼过程中需要扒渣及搅拌等操作，而补料过程中，加废铝块的时机需要根据渣量变化，渣量减少可能反映熔体氧化程度降低或杂质已初步去除，若熔炼初期渣量过多需先通过扒渣或吹气精炼(氮气/氩气处理10-15分钟)减少杂质，再考虑补料;然后，熔体温度需稳定在相应温度范围，例如660~700℃(火焰炉)或680~750℃(中频炉);而且，需要判断熔体状态‌，首次装料完全熔化后，通过搅拌确认成分均匀，再分次补料并搅拌均匀，避免未熔铝块搭桥导致局部过热。其中，在对熔炼炉内开始加料时，先加铁块，需要可以放低点，轻放，不然对炉衬冲击大容易裂，另配置搅拌机构，根据需要进行搅拌作业。

[0023]铝铁溶液表面渣量可根据配合防爆摄像头及人眼查看并进行扒渣及渣量变化判断。为了实现自动化识别，本申请采用AI渣量识别模型，基于神经网络、深度学习算法等等既有人工智能及图像识别技术，构建渣量识别模型进行初步判断，自行计算出一个数值，称之为渣子面积变化数值，以此渣子面积变化数值来作为补料操作关联数值，该渣子面积变化数值作为熔炼炉的补料时机的初步判断。铝铁溶液温度可采用防爆摄像头监测，并配置熔炼炉温控系统，将熔炼炉的铝铁溶液控制在预设温度范围内，实现其温度稳定控制，符合温度条件。而铝铁溶液均匀状况可通过检测仪配合机器人机械臂对其各位置进行检测，将所获得各位置数据配合误差数据比对，若在误差数值范围内则判定铝铁溶液均匀，否则为不均匀，将返回再次进行搅拌并判断均匀状况。

[0024]具体的，为了检测识别向熔炼炉补料时机，该用于铝冶炼的机器人自动补料系统中，机器人配置有图像识别模型，防爆视觉机构获取铝铁溶液表面视频数据，图像识别模块对铝铁溶液表面图像进行处理，根据当前图像的渣子面积变化情况，当该渣子面积变化小于等于渣量阈值时输出渣量符合补料要求判定;补料模型获得渣量符合补料要求判定，然后监测控制熔炼炉的铝铁溶液温度稳定在预设温度范围(例如660~700℃)，再运行搅拌机构进行搅拌作业5-10分钟，而后通过检测仪检测获得熔炼炉的不同位置的铝铁溶液的成分配比，当各个位置的铝铁溶液的成分配比差异小于误差值，判定铝铁溶液均匀，触发机器人进行补料作业。其中，图像识别模型基于深度学习构建，在扒渣间隔期定时识别铝铁溶液表面的渣子，并计算当前渣子面积占比，将该当前渣子面积占比与前一渣子面积占比相比，得到渣子面积变化数值，将该渣子面积变化数值与预设渣量阈值比对，当该渣子面积变化数值小于等于渣量阈值时判定渣量符合补料要求。如此，通过图像识别铝铁溶液表面渣子，进而根据渣子面积变化情况初步判断补料时机，再根据铝铁溶液温度控制及均匀状况，可以实现补料时机自动化检测识别。

[0025]为了及时检测触发搅拌操作，该用于铝冶炼的机器人自动补料系统，图像识别模块在将铁块或铝块放入熔炼炉过程中对铝铁溶液表面图像进行处理，判断当前图像是否有铁块或铝块，若没有则判定已经放入铁块或铝块，触发搅拌机构进行搅拌作业。如此可以自动化检测触发搅拌操作。

[0026]如上述，配置检测仪检测获得铝铁溶液成分配比，配置机器人根据当前成分配比信息、当前铝块重量信息与预设铝铁配方比对得到补料数据，根据该补料数据先从铁料区抓取该铁块放入熔炼炉再从铝料区抓取该铝块放入熔炼炉，实现自动化铝铁溶液检测及补料。铝块经压机压成，重量差异较大，而铁块重量差异可控，根据已知铝块等选配铁块可以更快速完成补料操作。

[0027]需要指出的是，上述实施例的实例可以根据实际需要优选一个或两个以上相互组合，而多个实例采用一套组合技术特征的附图说明，在此就不一一展开说明。

[0028]上述说明是针对本发明较佳可行实施例的详细说明和例证，但这些描述并非用以限定本发明所要求保护范围，凡本发明所提示的技术教导下所完成的同等变化或修饰变更，均应属于本发明所涵盖专利保护范围。

说明书附图(1)