付伊蒙 孟竟 江早

摘要：本文論述的報廢金屬在線自動分選系統的結構和識別原理，利用 X 射線透射技術有效地解決不同粒度鋁鎂合金等報廢金屬的分選問題。測試結果及長期運行表明，該系統對鋁合金的識別準確率高達 95%，對鋅合金的識別率可達 90%以上。

關鍵字： 雙能 X 射線 報廢金屬分選 在線識別

1 引言

目前，國內的廢金屬回收分選主要采用傳統的人工分選、磁選、渦電流分選及色選等，但隨著金屬成分越來越復雜，上述分選方法難以滿足再生金屬資源循環利用的行業需求，基于X射線透射原理的分選方法應運而生。 X射線透射技術不受物質表面狀況影響，只需要提取物料特征和物質所含元素成分的原子序數，即可有效分選鑄造鋁合金、鍛造鋁合金、鎂合金、銅等金屬元素。

荷蘭德爾福特理工大學的M.B. Mesina[1]，T.P.R.deDong[2]和W.L. Dalmin[3]等將雙能X 射線探測器、光學相機與電磁傳感器等多傳感器進行結合，進行廢金屬物料的高速有效分選。雙能X 射線透射技術利用R值方法，根據與物質有效原子序數相關的特征值劃分出物料的種類范圍[4]。但廢金屬分選要求能夠準確判定物料對應哪一種金屬種類，而R值算法容易受物料厚度影響。

本文提出的報廢金屬自動分選系統，采用智能融合分選技術，通過采集報廢金屬物料的X射線數據，進行特征分析，計算得到優化的分選判別模型，對報廢金屬材料進行分選操作。以鋁鎂金屬分選為例，采用報廢金屬自動分選系統進行分選，產品雜質率低于2%。

2 報廢金屬自動分選系統設計

2.1系統結構

報廢金屬自動分選系統由檢測系統、識別系統及分選系統三部分構成。

（1）檢測系統包括傳送系統及數據采集系統兩部分構成。傳送系統包括料斗、排隊機構、傳送帶;數據采集系統由X射線源和雙能探測器構成。報廢物塊從料斗落到傳送帶上，隨傳送帶運動，經排隊機構進行分離、排序，以便物料能夠通過雙能x射線具有上下對應幾何結構的通道。

（2）識別系統主要包括上位機、數據分析軟件等，是整個系統的核心。將檢測系統采集到的物料數據傳輸至上位機，進行分析處理，對采集到的物塊進行識別和判斷，并將結果發送至分選系統。

（3）分選系統包括儲氣罐、氣閥、物料斗等。根據識別結果對不同材質的物料進行噴吹，實現對報廢金屬原料的區分、篩選。

2.2 報廢金屬在線識別原理

X射線透射分選方法解決鋁鋅物塊粒度變化的識別難題，其識別分析結果有效，識別方法實時。X射線射入物質中時，根據Lambert定律，對衰減程度可作如下描述：

其中，I0為傳送帶空載時X射線強度;I為X射線光束與物質相互作用產生衰減后的強度;t表示X射線透射物質的有效厚度;ρ表示物質密度;μm為物質固有屬性，表示物質的質量衰減系數。在低能區域，X射線的質量衰減系數分別為：

鋁屬于低原子序數物質（，），鋅屬于高原子序數物質（，），根據這一性質，可實現由X射線對物質種類的識別。代入式（2）并計算比值，可得到對應R值。

其中，μmL與μmH分別為高、低能X射線透射某一物質的質量衰減系數;IL0與IL分別表示低能X射線透射待測物料之前、之后的強度;IH0與IH分別表示高能X射線透射待測物料之前、之后的強度。

由式（3）可知，可根據R值大小來區分待測物料類型，低能X射線的透射強度IL與R值間相關性更大[4]。但在實際工業應用中，待測金屬物料通常為合金材料，基于IL與R值的識別算法對于報廢金屬的識別是否真正有效還需要通過實驗進行驗證。

3 實驗結果與分析

為驗證本文所述系統在實際工業應用中是否可行，使用小批量樣本采集鋁合金與鋅合金的IL與R值數據。實驗結果如下：鋁合金MinR=0.793171，MaxR =1.87859，MinI=3990，MaxI=49736;鋅合金MinR=0.48515，MaxR=1.88559，MinI=3990，MaxI=50212。

通過IL與R值對報廢金屬進行識別，分別使用200塊成分比例不同的報廢金屬原料作為實驗物料，識別結果分別如下表所示。

由表可知，使用本文所述系統進行識別，鋁合金原料識別率可達95%以上，鋅合金識別率可達90%以上，識別效果穩定，準確率高，能夠滿足工業生產的實際需求。

4 結論

本系統采用非接觸式全自動識別方法，基于雙能X射線透射技術的報廢金屬在線自動分選系統，通過R值和低能X 射線透射能量值確定報廢金屬類型，消除了物料厚度對識別物料準確性的影響。經實際工業生產測試，本系統能夠正確識別出鋁合金和鋅合金類金屬物料，具備實際應用能力。

參考文獻

[1] M.B. Mesina.Automatic sorting of scrap metals with a combined electromagnetic and dual energy X- ray transmission sensor[ J] . International Journal of Mineral Processing， 2007 （ 4 ） ： 222 ～232 .

[2] 毛冬輝，葉文華，熊田忠，王祺奧，顧瑞華.雙能 X 射線識別金屬物料的 R 值曲線擬合算法[J].機械制造與自動化，2017，46（05）：160-162+166.

[3] W.L.Dalmijn， T.P.R.de Jong. A method and apparatus for analysing and sorting a flow of material [ M ].Patent WO2002050521， 2002.

[4] 基于雙能 X 射線安檢設備的危險品識別系統研究[D]. 張文，中北大學，2018.