采矿业中的人工智能：从矿石到优化

采矿业和矿产开采对我们的日常生活至关重要，从我们的家庭到我们依赖的技术，都离不开它。多年来，从使用石器到大型机械，该行业取得了许多进步。最新的进步是人工智能（AI）。

计算机视觉是人工智能的一个子领域，它赋予机器观察和理解周围环境的能力，在采矿业中的应用日益广泛。预计到 2031 年，企业计算机视觉技术将创造 3860 亿美元的全球收入。随着资源需求的不断增长，采矿业需要智能机器和系统来提高生产率。 

人工智能还通过将对工人来说过于危险的工作自动化，在加强矿山安全方面发挥着作用。在本文中，我们将探讨人工智能和计算机视觉在采矿业中的应用。让我们开始吧！

了解智能采矿技术

采矿业是已知最早的行业之一，其历史可以追溯到远古时代，当时人们开采矿物和金属用于工具、建筑材料和贸易。尽管历史悠久，但该行业目前正处于转折点，需要现代技术来满足对全球能源消耗至关重要的材料日益增长的需求。

使用人工智能技术有助于采矿业从旧式的劳动密集型方法转向更智能的技术驱动型流程。由于采矿业会产生大量数据，因此人工智能可以使运营更快、更顺畅、更高效。 

人工智能技术可用于采矿价值链的各个领域，从自动驾驶卡车中的计算机视觉系统，到采矿公司利用机器学习预测市场对不同矿物的需求。

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下面我们来看看采矿业正在使用的其他一些人工智能技术：

• 预测性维护:人工智能算法可用于分析采矿设备的数据，以预测何时需要维护。这有助于防止意外故障，最大限度地减少停机时间。它能保持业务平稳运行，降低设备故障导致事故的风险，提高机械和矿工的安全性。

• 可穿戴技术:集成了人工智能的可穿戴设备可以监测矿工的健康和安全。它们可监测心率、疲劳程度和有害物质暴露情况。如果出现安全问题，这些设备可以迅速向矿工和监管人员发出警报。

• 计算机视觉:它可用于监控工作并提供实时更新。这些洞察力有助于提高生产率，使采矿工作场所更加安全。

采矿中的计算机视觉应用

既然我们已经了解了人工智能是如何融入采矿业的，那么让我们来仔细看看计算机视觉可以简化和帮助采矿应用的一些方法。通过使用计算机视觉模型分析图像和视频，例如 Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型对图像和视频进行分析，我们就能获得有助于优化各种采矿作业的见解。

人工智能驱动的采矿自动化愿景

计算机视觉可用于对矿石进行分拣和分级。对矿石进行分拣和分级有助于减少送入磨矿回路的矿物总量，而磨矿回路的运行需要耗费大量能源。较低的品位意味着较低的矿物浓度，只有品位最高的矿石才会被考虑进一步加工。传统上，这需要人工查看矿石样本，可能需要几个小时甚至几天的时间。

图像分割等计算机视觉任务有助于加快高品位矿石样本的识别和分类过程。像 YOLO11等支持分割的模型可用于在像素级分析矿石样本图像。它有助于将矿物颗粒与被分析材料的其他部分区分开来。基于视觉的方法也比传统技术更准确，有助于防止高品位矿石的错误分类，以免造成浪费。

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‍ 计算机视觉系统还可用于创建和监控边界，这些边界界定了可倾倒不同类型采矿材料的特定区域。将边际矿石堆与废料堆混淆等错误会导致有价值的材料被丢弃或错误的材料被处理。视觉人工智能系统可以实时监控这些区域，确保卡车将正确的材料装载并运输到正确的地点。如果出现越界或材料放错位置的情况，主管人员可以立即收到警报，介入并解决问题，从而最大限度地减少错误并提高运营效率。 

矿物加工中的人工智能：监控设备

重型机械是采矿业的核心，但如果维护不当，也会带来风险。人工智能摄像头可以实时监控这些机器，确保它们安全运行。如果出现磨损或即将损坏的情况，系统会提醒团队在事故发生前进行修复。 

例如，输送带是矿山运输矿石和废料的关键，经常会遇到撕裂、溢出或零件磨损等问题，导致运行速度减慢。这些问题看似很小。然而，传送带撕裂会导致物料溢出、系统堵塞，造成不必要的延误。 

及早发现这些问题可以加快维修速度，保持一切运行顺畅。计算机视觉系统可以实时监控传送带，发现撕裂、松动、溢出或减速等问题。它们还可以与振动传感器和红外摄像机等物联网（IoT）设备配合使用，进行详细检查，确保物料不间断地流动。

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人工智能改善采矿安全

在矿区，保护矿工的健康和安全至关重要。矿区是一个充满挑战的工作环境；从不稳定地到重型机械，许多地方都容易出现潜在的安全问题。根据美国矿山安全与健康管理局（US Mine Safety andHealthAdministration）的数据，仅在 2023 年就有约 42 起采矿死亡事故。

计算机视觉技术可用于绘制采矿场周围的安全区和危险区。视觉人工智能可以实时、高精度地监控这些地点，无需人工监督。如果有人进入事故易发区，如破碎机、钻孔机或任何旋转或振动的大型设备，就会向主管发出警报。该系统可以防止严重事故的发生，同时确保采矿作业的顺利进行。

另一个很好的例子是利用计算机视觉通过物体检测来监控安全协议。这些规程可包括识别个人防护设备（头盔、手套、背心、护目镜）和遵循正确的操作程序。人工智能监控系统可以标记不遵守安全措施的矿工，并向有关部门发出警报。 

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此外，这些系统还可添加面部识别和情绪检测功能，以监测压力和疲劳迹象。如果矿工在操作重型采矿机械时感到疲劳或筋疲力尽，主管人员就会收到警报，以防止事故发生。

采矿业人工智能的利与弊

人工智能集成采矿具有一系列优势，从实时监控到更快的应急响应。以下是一些主要优势：

• 长期降低成本：由人工智能驱动的自动化可降低人工成本和运营效率，从而随着时间的推移节省大量成本。

• 提高生产力： 人工智能自动化可简化重复性任务，优化工作流程，从而提高生产率。

• 更快 应急响应:人工智能可用于快速识别事故、定位事故并提供关键细节，从而加快应急响应时间。

然而，尽管人工智能在采矿业的应用日益广泛，但仍有一些挑战需要考虑：

• 实施成本高:人工智能、计算机视觉系统、基础设施和技术人员的成本对许多小型矿业公司来说都是一个挑战。

• 恶劣的环境条件：灰尘、光线不足、震动和极端天气都会干扰摄像头，降低人工智能系统的准确性。

• 伦理 和 道德和隐私问题:持续监控往往会引发隐私和道德问题。为了建立工人的信任和支持，矿业公司可以公开数据的收集和使用方式。

人工智能驱动采矿作业的影响

人工智能和计算机视觉技术正在对世界各地的采矿作业产生重大影响。调查显示，在全球各大矿山工作的 96% 的员工认为，人工智能将对他们的矿山产生明显影响。 

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显然，人工智能在采矿业中的应用不仅仅是一种趋势，而是朝着更安全、更高效、更高产和可持续运营方向的根本性转变。随着技术的进步，人工智能和计算机视觉改变这一行业的潜力也在不断增长，为未来提供了广阔的前景。 

总结

人工智能和计算机视觉正在改变采矿工作的方式，使其更加安全、高效和可持续。这些技术有助于完成预测设备维护、提高安全性和更准确地分拣矿石等任务。 

虽然存在成本高昂、工作条件艰苦等挑战，但其利大于弊。随着人工智能的不断进步，它将在未来发挥更大的作用，使采矿业变得更加智能和负责。

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