本项目属于选矿工程领域，项目主要研究内容主要包括：基于数据处理与图像分析识别流程矿性变化的处理技术、对球磨机不可测量矿石装载量的算法研究与其技术应用、基于动态磨矿与磨浮关联性控制参数的智能优化生成技术、基于统一架构和智能导向分析法对数据实现构建与应用开发、基于NAR神经网络对选矿生产能耗实现预测建模与模型应用、依据多元设备参数检测的故障诊断技术与技术的应用开发等。

大尹格庄金矿选矿存在人工难以对工艺实行准确的掌控及辨识，难以对工艺实行及时的控制与调整，由此，限制了选矿的各项指标及经济效益。受人自身能力的限制，人对设备运行的某些状态难以察觉，对设备早期故障即存在盲区，并因此对设备故障发现与维护不及时而致使设备事故扩大。设备事故不仅增加了选矿生产成本，也降低了选矿生产作业率。

本项目的特点是利用机器视觉、设备监测与故障诊断与工艺控制技术开展对选矿的智能化控制研究，通过大数据分析、图像处理对选矿工艺及设备进行数据采集与分析，对选矿生产过程实行智能优化控制，提高选矿生产设备运行的可靠性，稳定工艺及优化流程。并通过对关键技术的研究解决选矿过程中关键工艺的识别、对选矿工艺参数的优化及对生产设备的监测与故障诊断保护。利用大数据及数据采集处理技术构建了大尹格庄金矿数据智能分析平台，实现对生产的全面管控，实现对选矿工艺、对选矿设备、对选矿能耗的监测与数据分析，实现对选矿生产过程的智能控制及对设备的智能诊断保护。在项目研发实施过程中形成了一系列可推广应用的成熟技术。

本项目在大尹格庄金矿选矿进行的技术示范获得了成功，项目成功实施后，大尹格庄金矿选矿生产技术指标均取得了明显提高与改善。解决了矿山选矿生产中的智能控制技术，实现选矿向无人值守生产的智能化操作模式上发展，使企业在行业内起到了示范作用。项目研究成果已在招金矿业股份有限公司所属的诸多矿山及国内其他矿山展开技术推广应用。