氧化预处理联合微波焙烧技术回收锌冶炼酸泥中的硒汞工艺

针对锌冶炼过程产生的含汞酸泥现有湿法工艺中汞硒浸出率低,常规焙烧工艺能耗高和造渣量大的现状,提出一种酸泥氧化预处理回收硒-微波焙烧回收汞的新工艺,以实现酸泥中汞硒的高效分离回收.对高锰酸钾氧化浸出硒汞的原理和工艺条件进行了研究,向浸硒液中加入氢氧化钠能得到氧化汞沉淀,将其与含汞浸出渣混合干燥后,进行微波焙烧处理回收汞单质.向含硒滤液中通入二氧化硫还原得到硒单质,最终实现了硒和汞高效分离回收的目的 .结果 表明:当浸出温度为80℃,浸出时间为5h,液固比为10∶1,转速为550 r/min,高锰酸钾加入量为理论值的1.2倍(以硒化汞和硫化汞含量计),溶液中的硫酸浓度为100 g/L时,硒的浸出率达到96％.当微波焙烧温度为500℃,焙烧时间为30 min时,汞回收率达到了98.5％.本工艺的硒浸出率和汞回收率高、能耗低,是一种具有应用前景和绿色高效的酸泥处理技术.     

一种基于结构光的V型焊缝实时图像处理方法

在焊缝跟踪系统中,需要实时准确获得焊缝中心线的位置,就必须设计一种基于结构光的V型焊缝中心线的提取方法。对焊缝进行中值滤波去除图像噪声,采用自适应阈值分割的方法对图像进行二值分割,采用二值形态学的边缘检测方法对二值后的图像进行孤点滤波和边缘检测,采用对边缘上下边界点求取平均值方法提取结构光的中心线,采用基于斜率分析和最小二乘法相结合的检测的方法对图像进行特征检测获得图像的特征信息。通过实践表明,所采用的方法能够正确地提取焊缝特征信息,具有很强的抗干扰性能,能够满足焊缝跟踪系统的实时性要求。     

基于图像处理的煤/矸密度识别系统的研究

为提高煤与矸石识别的准确性,开发了一套基于图像处理的煤/矸密度识别系统。该系统是以MATLAB为平台,针对煤/矸图像的特点,对获取的煤/矸图像进行同态滤波、中值滤波、图像分割以及形态学滤波处理,得到煤/矸的轮廓;然后利用积分算法,计算出煤/矸的体积;再利用所测煤/矸的质量,计算出煤/矸的密度,最终根据煤和矸石密度的不同实现二者的识别。试验结果表明,该方法能快速、有效地对煤和矸石进行实时检测。