高光譜成像技術在礦石分選中能夠提供礦石樣品在不同波長下的詳細光譜信息，從而實現對礦石中礦物成分的精確識別和分析。這種技術的優勢在于其高分辨率和無損檢測能力，使得礦石分選過程更加高效和精準。

高光譜相機的工作原理

高光譜相機能夠同時獲取目標物體的空間信息和連續的光譜信息。其工作原理基于不同物質對不同波長的光具有吸收、反射和透射特性。當光線照射到礦石表面時，礦石中的各種礦物成分會對不同波長的光產生不同程度的吸收和反射。高光譜相機通過其內部的光學系統和探測器，將反射光按照波長進行色散，并在探測器的不同像素位置上記錄下來，從而形成一個包含了空間維度和光譜維度的高光譜數據立方體。每一個像素點都對應著一個連續的光譜曲線，這些光譜曲線就如同礦石的“指紋"，能夠反映出礦石中所含礦物的種類、含量以及晶體結構等信息。

高光譜相機在礦石分選上的優勢

高分辨率光譜探測

高光譜相機具有光譜分辨率，能夠獲取數百個甚至上千個連續的光譜波段，精確捕捉到礦石在不同波長下的細微光譜差異。這種高分辨率的光譜探測能力使得它能夠區分出傳統方法難以分辨的相似礦物，以及識別出礦石中含量極低的稀有礦物。例如，在對銅鋅礦的分選過程中，高光譜相機可以通過精確的光譜分析，準確區分出不同礦物相中的銅和鋅。

快速無損檢測

高光譜相機能夠在短時間內對大量礦石進行快速掃描，實現實時在線檢測。在礦石分選的生產線上，它可以對傳送帶上的礦石進行連續快速的檢測，不影響生產效率。同時，高光譜相機采用非接觸式的檢測方式，不會對礦石造成任何物理或化學損傷。這對于一些具有特殊結構或價值較高的礦石分選尤為重要。

多礦物同時識別

在復雜的礦石體系中，往往含有多種礦物成分。高光譜相機可以同時對多種礦物進行識別和分析，通過對光譜數據的綜合處理，能夠快速確定礦石中各種礦物的種類和相對含量。相比傳統的單一檢測方法，高光譜相機大大提高了檢測的全面性和準確性。

應用實例

原礦品位快速評估

在礦山開采現場，利用高光譜相機對剛開采出來的原礦進行快速掃描，能夠在短時間內獲取原礦的品位信息。通過對光譜數據的分析，可以快速判斷出原礦中主要礦物的含量。例如，某大型鐵礦在開采過程中，通過安裝在礦車上的高光譜相機，對不同區域的原礦進行實時檢測，根據檢測結果優化開采路線，優先開采高品位礦石區域，提高了礦山的整體開采效率。

礦石粒度分級輔助

礦石的粒度大小對其分選效果有著重要影響。高光譜相機可以結合圖像處理技術，對礦石的粒度進行分析和分級。通過拍攝礦石的圖像，并利用光譜信息和圖像特征識別不同粒度的礦石顆粒。在選礦廠的破碎和磨礦環節，這一技術可以幫助操作人員及時調整設備參數，確保礦石達到合適的粒度分布，提高后續分選工藝的效率。例如，在某銅礦選礦廠，高光譜相機與皮帶輸送機相結合，實時監測礦石的粒度變化，根據檢測結果自動調整破碎機的工作參數，使得礦石的粒度更加均勻，浮選回收率得到了顯著提高。

尾礦資源再利用

尾礦中往往還含有一定量的有價值礦物，對尾礦進行再利用可以提高礦產資源的綜合利用率，減少環境污染。高光譜相機可以對尾礦進行全面的檢測和分析，識別出尾礦中殘留的礦物種類和含量。通過對尾礦的光譜數據進行深入挖掘，能夠發現一些以往被忽視的潛在資源。例如，在某金礦尾礦庫，利用高光譜相機檢測發現尾礦中仍含有少量的金礦物以及其他有價金屬，通過重新設計選礦工藝，對尾礦進行再選，實現了資源的二次回收，為企業帶來了額外的經濟效益。

經濟效益

高光譜相機在礦石分選中的應用，不僅提高了分選的精準度和效率，還帶來了顯著的經濟效益。通過快速準確地識別礦石中的有用礦物和廢石，可以減少不必要的開采和加工成本。例如，在鐵礦石和鎳礦石的分選中，高光譜相機能夠有效區分不同品位的礦石，從而避免低品位礦石的過度開采，提高礦石的整體利用價值。此外，高光譜相機的無損檢測特性，也減少了對礦石的物理損傷，延長了礦石的使用壽命，進一步降低了企業的運營成本。

鐵礦石和鎳礦石樣品的高光譜成像案例研究

鐵礦石樣品的高光譜成像

在鐵礦石的高光譜成像研究中，使用了涵蓋 400 – 2500 nm 光譜范圍的傳感器進行分析。鐵礦石樣品的鐵含量在 68% - 24% 之間變化，且污染物程度不同。通過高光譜成像，可以清晰地區分不同品位的鐵礦石樣品。研究表明，除了鐵含量樣品外，其他含鐵礦石樣品的光譜沒有表現出高光譜對比度或區分光譜特征，因此基于特征波長位置和深度的分析無法有效地區分樣品。

圖 1. 使用涵蓋 400 – 2500 nm 光譜范圍的 的 SP150M 和 SC230 傳感器對鐵礦和鎳礦的樣品進行了分析。

對于鐵礦石，樣品的鐵含量在 68% - 24% 之間變化，并且污染物程度不同（上）。鎳礦樣品的鎳含量范圍為 3% - 0.26%，區分不同品位的礦石、覆蓋巖和廢料（下）。

圖 2. 鐵樣品（左）和鎳樣品（右）的光譜指紋。左：除了鐵含量樣品（3號淺灰色和 11 號深灰色曲線）外，含鐵礦石樣品的光譜沒有表現出高光譜對比度或區分光譜特征。因此，基于特征波長位置和深度的分析無法有效地區分樣品并代表礦石品位。

鎳礦石樣品的高光譜成像

對于鎳礦石樣品，其鎳含量范圍為 3% - 0.26%。高光譜成像能夠有效區分不同品位的鎳礦石、覆蓋巖和廢料。與鐵礦石類似，鎳礦石的光譜分析也表明，基于光譜整體形狀的分析方法（如 ReSens+ 和 SAM）比基于特征的分析方法（如 EnGeoMap）更有效。

分析方法與結果

在對鐵礦石和鎳礦石樣品的分析中，使用了 ReSens+ 分析方法，并與開源的 GFZ EnGeoMap 基于特征的分析和光譜角度映射器 (SAM) 進行了比較。結果顯示，ReSens+ 分析具有最高的樣本識別準確度，并且對陰影和粗糙區域的容忍度更高。這種分析方法的優勢在于無需對樣品進行事先準備（例如研磨），可以在真實、更惡劣的礦井工作面條件下進行應用。

應用前景與經濟效益

高光譜成像技術在礦石分選中的應用不僅提高了分選的準確性和效率，還帶來了顯著的經濟效益。通過快速準確地識別礦石中的有用礦物和廢石，可以減少不必要的開采和加工成本。此外，該技術還可以幫助優化采礦短期目標，支持礦物生產過程中礦石品位的保持和污染物水平的最小化。