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龙图腾网获悉包头职业技术学院;内蒙古科技大学申请的专利一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121649033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610180301.X，技术领域涉及：B02C23/14；该发明授权一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统是由侯晓志;黄大江;张雯珺;李冬宇;岳超;石美娟设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统，通过采集稀土矿石流的图像特征、近红外光谱特征和射线荧光的光谱数据；根据图像特征、近红外光谱特征和光谱数据确定矿物区域和粒度分布，确定筛分参数组合并调节筛分设备对矿物颗粒进行初步筛选；对筛选后的稀土矿石流进行扫描激发；基于原子发射光谱和近红外光谱特征进行拼接融合，得到稀土矿石流的双模态特征向量，对模态特征向量进行注意力优化识别，进而得到分选决策信号；根据分选决策信号对气动分选机的参数进行调控，从而对所述稀土矿石流进行再次分选。采用本申请的方案，可精准识别稀土矿物特性，并执行高效稀土矿选矿的智能筛分与输送。

本发明授权一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统在权利要求书中公布了：1.一种稀土矿选矿流程用智能筛分与输送一体化系统，其中，预先将稀土矿石流进行破碎并放入输送带，其特征在于，该智能筛分与输送一体化系统包括： 数据采集模块：对输送带上的稀土矿石流进行光谱检测和图像采集，得到稀土矿石流的图像特征、近红外光谱特征和射线荧光的光谱数据； 初步筛选模块：根据所述图像特征、所述近红外光谱特征和所述光谱数据确定所述稀土矿石流中稀土矿物的矿物区域和粒度分布，进而确定筛分参数组合并调节筛分设备对不同表面特性的矿物颗粒进行初步筛选； 扫描激发模块：通过同轴集成的激光诱导击穿光谱探头对筛选后的稀土矿石流进行扫描激发，并获取原子发射光谱； 信号生成模块：基于所述原子发射光谱和所述近红外光谱特征进行拼接融合，得到所述稀土矿石流中矿石成分的双模态特征向量，对所述模态特征向量进行聚焦于稀土矿物的注意力优化识别，进而得到分选决策信号； 再次分选模块：根据所述分选决策信号对气动分选机的参数进行调控，从而对所述稀土矿石流进行再次分选； 其中，根据所述图像特征、所述近红外光谱特征和所述光谱数据确定所述稀土矿石流中稀土矿物的矿物区域和粒度分布具体包括：对所述近红外光谱特征进行光谱匹配，得到稀土矿物的潜在区域；以所述潜在区域作为空间引导，对所述图像特征进行可变形卷积的语义分割，得到分割掩膜；根据所有的分割掩膜对稀土矿物的区域进行分割，并对所有分割的区域的边缘进行特征强化，得到多个分割矿石区域；根据所有的分割矿石区域确定粒度分布直方图；将所述粒度分布直方图和所述潜在区域进行交叉关联，得到所述稀土矿石流中稀土矿物的矿物区域和粒度分布； 其中，基于所述原子发射光谱和所述近红外光谱特征进行拼接融合，得到所述稀土矿石流中矿石成分的双模态特征向量具体包括：提取所述原子发射光谱进行稀土元素的特征谱线；确定所述近红外光谱特征中稀土矿物相关的吸收带特征；将所述特征谱线和所述吸收带特征进行全谱拼接，得到稀土矿物的特异矿物信息；将所述特异矿物信息进行特征择优与融合，得到所述稀土矿石流中矿石成分的双模态特征向量； 其中，对所述模态特征向量进行聚焦于稀土矿物的注意力优化识别，进而得到分选决策信号具体包括：对所述双模态特征向量中与稀土元素谱线及特征官能团分配多个偏向权重；根据所有的偏向权重对所述双模态特征向量进行注意力优化，得到多个聚焦稀土矿物的特征维度；通过所有的特征维度进行多任务解析和品位估值，得到筛选后的稀土矿石流中稀土矿物的多个品位估值和矿物类别；基于所述矿物类别和所有的品位估值生成分选决策信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人包头职业技术学院;内蒙古科技大学，其通讯地址为：014035 内蒙古自治区包头市青山区建华路15号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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