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煤矿矸石分类机器

煤矿矸石分类机器

煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

2023年4月17日阐述了煤矸分拣机器人的工作原理和设计方案，针对煤矸分拣的特定工况场景，对工业相机、光源、镜头等图像识别系统的硬件进行了选型设计。提出了一种基于灰度和纹理特征融合的煤矸图像SVM 识别算法，介绍了机器 2024年1月3日通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网本产品运用机器视觉、深度网络学习等人智能技术，结合传统机械、电控等技术，可实现煤矿煤矸石分拣的智能化，适用于30050mm的块煤分选，可代替手选、动筛跳汰机、浅槽分选机等。TGS智能选矸机器人2024年2月26日 Aimcoal（艾美柯）智能分选机器人，采用AI技术中卷积神经网络技术，通过深度学习对煤和矸石进行图像识别，并配合高压气动喷吹矩阵，实现煤、矸的自动分选。煤矸石智能分选机器人智能控制事业部上海煤科

煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术

2022年10月18日分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。指出煤矸石分拣工作环境复杂，其质量和形状不规则且呈随机分布，因此，复杂环境下煤矸石识别与抓取特 2023年3月3日中煤科工集团上海有限公司研发的煤矸石智能分拣系统采用机器学习技术对煤和矸石进行图像快速精确识别，并配合自主控制的多组机械臂，实现了煤矸石的高效率自动分煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网2023年11月13日通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。智能煤矸石分选机器人的研究与应用参考网2020年12月28日获得最小时间下机器人与煤矸石理论抓取点,并在机器人末端到达理论抓取点后转为位置速度双环PID 控制,使得机器人末端和煤矸石在位置、速度和加速度上同步,然后进行稳定抓取。2 煤矿分拣机器人轨迹规划在实际生产中,人工分拣区域的带式输送机为平PID 的煤矸石分拣机器人动态目标稳准抓取算法

煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划

2021年11月19日针对机器人分拣煤矸石时，因输送带打滑、左右摆动而造成矸石定位不准确、机械臂末端抓取失败和载荷冲击等问题，提出了一种基于机器视觉的煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划方法。首先，采用基于HU不 2018年9月27日分选机器人的效益以年产量100 万吨煤矿为例，矸石为16 万吨：一台煤矸分选机器人能够取代16 个人工捡矸石，人工捡矸率50%，8 万吨矸石进入洗选生产流程，洗选成本30 元/吨。机器人捡矸率85%，24 万吨矸石进入洗选生产流程，对比经济指标如下：Alpha，智能煤矸分选机器人腾讯云开发者社区腾讯云2020年3月20日针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图像分割提取。煤矸石图像分类方法中国煤矿所采用的矸石运输工具有汽车、火车、矿车和架空索道。平原地区大多将矸石堆积在荒地，或用来填充煤矿塌陷区进行复垦，或堆积成锥形或脊形煤矸石山。山区则将矸石沿山坡自由滚落排放，填平山沟，形成平顶矸石山。由于采用的排矸机械矸石百度百科

基于机器视觉的煤矸石检测研究

2021年5月7日摘要：针对传统煤矸石分拣机器人对输送带上不同位置煤矸石感知能力不足的问题,提出使用单激发多盒探测器(SSD)机器视觉算法对煤矸石进行检测的方法,提高分拣机器人的感知与分拣性能实验结果表明,基于SSD的煤矸石检测算法实时性优于FasterRCNN检测算法,且具有更高的准确性,进一步促进了煤矸石依据我国煤矿智能绿色发展战略，深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状，指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向，凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的“煤矸石准确识别、精准跟踪和可靠抓取、多目标任务多机械臂协多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究2020年5月1日资源浏览查阅90次。煤矸石图像分类方法,针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石煤矸石图像分类方法煤矸石数据集资源CSDN文库2024年4月24日文章来源：《智能矿山》2023年第1期“永磁及机器人产业创新孵化实践与煤矿机器人应用”专题作者简介：缪杰，硕士，电气研发工程师作者单位：中煤科工集团上海有限公司引用格式：缪杰煤矸石智能分拣机器人的研究与应用[J]智能矿山，2023，4（1）：5862煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号

TGS智能选矸机器人

煤矸石筛选作为煤矿生产环节重要的一环，速度与精度与煤矿智能化水平息息相关。本产品运用机器视觉、深度网络学习等人智能技术，结合传统机械、电控等技术，可实现煤矿煤矸石分拣的智能化，适用于30050mm的块煤分选，可代替手 2021年1月11日 2019年1月9日，国家煤矿安全监察局正式公布《煤矿机器人重点研发目录》，对掘进、采煤、运煤、安控和救援五大类38种煤矿机器人分别提出了具体的研发应用要求，希望通过 “机器换人”来实现煤矿作业的“少人则安、无人则安”。当下，上述要求正伴随矸石分拣如何实现“机器换人”2022年4月12日介绍了智能选矸机器人应用与研究现状，指出目前智能选矸机器人主要基于X射线和图像识别原理，利用高压气动分拣和桁架机器人抓取进行煤矸分离；智能选矸机器人分拣执行机构主要有桁架式、并联式、串联式等类型，智能选矸机器人关键技术研究2019年1月9日《煤矿机器人重点研发目录》已经国家煤矿安全监察局2018年第41次局长办公会议审议通过，现予公告。十八、名称：巷道清理机器人基本要求：研发具有刷帮、起底、破碎、铲装功能的巷道清理机器人，实现自主或遥控移机、巷道变形快速检测、精确定位作业位置、变形巷道修复及评测等功能，提升国家煤矿安全监察局公告（2019年第1号）：煤矿机器人

多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究百度学术

摘要：依据我国煤矿智能绿色发展战略,深入分析了国内外智能拣矸系统的研究现状,指出研发适用于井下的多机械臂煤矸石智能分拣机器人是破解煤矸分拣难题的重要发展方向,凝练了直接影响和制约我国煤矸石智能分拣高质量发展的"煤矸石准确识别,精准跟踪和可靠抓取,多目标任务多机械臂协 2023年3月9日煤矸石作为一种再生资源，其利用途径越来越广阔，对煤矸石岩石类型、矿物、化学组成的要求也有所不同，因此有必要对煤矸石进行分类。分类能对煤矸石的资源化再利用做出恰当的评价，从宏观上研究煤矸石再利用的可行性和合理性，有利于比较精确地研究各类煤矸石的质和量，消除人为堆积 11煤矸石的来源与分类百家号智能煤矸石分选机器人的应用替代人工分选提升了煤矿的智能化程度，减轻了选矸工人的劳动强度，改善了车间职工的工作环境，保障了煤矿的生产安全，提高了选矸效率，减少了煤炭资源的损失。由于智能煤矸石分选机器人为干选设备，避免了水资源的浪费。《中国煤炭杂志》官方网站 2014年12月22日煤矸石综合利用方案中涉及煤矸石产生单位自行建设的工程，要与煤矿（选煤厂）工程同时设计、同时施工、同时投产使用;涉及为其他单位提供煤矸石的工程，煤矸石利用单位应当具备符合国家产业政策和环境保护要求的生产与处置能力。煤矸石综合利用管理办法（2014年修订版）国家发展和改革

济三煤矿综合机械化矸石充填开采技术应用豆丁网

2014年4月20日济三煤矿综合机械化矸石充填开采技术应用田德凤1魏训涛2(1黑龙江科技学院;2兖矿集团)摘要:介绍了济三煤矿综采工作面矸石充填开采方法，论述了充填工作原理、工艺过程、设备选型，就矸石充填开采对地面村庄的影响进行了预测，并对其产生的经济、社会效益进行了 2023年11月8日基于深度学习的煤矸石识别系统是一种利用机器视觉和深度学习技术来实现对煤矸石的自动识别的系统。该系统首先采集煤矸石的图像作为训练样本，然后通过深度学习方法对这些样本进行训练，以获取一个煤矸石识别的卷积神经网络模型。深度学习——煤矸石识别 CSDN博客2022年4月29日国煤矿智能化建设具有重要的里程碑意义。国家《能源技术革命创新行动计划（2016—2030年）》提出，到2030年实现煤炭智能化开采。同时，国家煤矿安全监察局公布了《煤矿机器人重点研发目录》对五大类38种煤矿机器人分别提出了具体的煤矸分拣机器人设计与关键技术分析2020年3月20日针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图像分割提取。煤矸石图像分类方法

一种基于机器视觉的煤矸石分拣系统的制作方法

2020年6月23日近几年，随着技术的发展和进步，图像处理逐渐在煤矿相关生产环节得到所述煤矸石分拣、分类系统包括机器人抓手8及控制系统，所述控制系统包括数据输入输出控制器、服务器和显示终端，所述数据输入输出控制器分别与所述工业深度学习算法和迭代计算的煤矸分选机器人应运而生。煤矿选矸智能机器人的研发和应用将在一定程度上解决煤炭企业的用工难问题，实现煤矸高效分离。 2选矸机械手发展现状在煤矿生产中，挑选矸石、提高煤质是煤矿生产的一个关键环节。煤矿选矸机器人智能控制技术2020年8月10日质量和进一步提升煤矿的安全生产,是煤矿行业一直备受关注的核心问题[12]。从煤矿中直接开采出未经任何处理的原煤,由于其形成过程的复杂因素,或多或少含有影响煤炭品质的矸石。为了提高煤炭纯度、改善煤炭质量,大多数煤矿企业会设置一种基于深度学习的煤矸石检测方法2024年6月13日经之路,提升自主化、智能化水平是煤矿机器人的发展方向[3]。煤矸石智能分拣机器人的出现,为煤矸石分拣提供了新的发展思路[4]。煤矸石智能分拣机器人通过对煤矸石进行识别、跟踪、分拣,可以代替人工进行拣矸工作。现通过介绍煤矸石智能分拣机器人的现有煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展

高光谱成像的煤与矸石分类

2021年3月14日煤矸石是煤矿开采过程中产生的灰色或黑色岩石, 将煤与矸石分离是煤矿生产的必要工序。由于人工分选法与湿选法存在效率低、劳动强度大, 水资源消耗高, 污染环境等问题, 干选法成为煤矸分选的主要研究方向之一。2023年4月12日该系统是基于机器视觉的智能煤矸识别技术，通过高速相机摄取的煤和矸石图像，对煤块和矸石的轮廓、灰度、纹理、反射光线、波长进行数据采集标定入库，经一级目标检测网络识别煤矸轮廓、二级网络进行煤矸初筛和精筛分类，采用神经网络技术GPRT煤矿智能分选机器人深度学习算法和迭代计算的煤矸分选机器人应运而生。煤矿选矸智能机器人的研发和应用将在一定程度上解决煤炭企业的用工难问题，实现煤矸高效分离。 2选矸机械手发展现状在煤矿生产中，挑选矸石、提高煤质是煤矿生产的一个关键环节。煤矿选矸机器人智能控制技术2024年4月23日煤矸石识别是煤炭智能化产业中的重要环节，而基于机器视觉的煤矸石识别技术是当前的研究重点和热点，但现有技术存在着一些问题和不足。首先揭示了外界因素对煤矸石图像采集的影响，其次阐述了煤矸石图像处理中的常用方法并指出了各方法存在的不足之处，最后总结了当前基于机器学习的煤基于机器视觉的煤矸石识别方法综述

基于GRRT*算法的煤矸石分拣机器人路径规划

2021年9月5日由于煤矸石分拣环境复杂，为了避免机器人与障碍物发生碰撞，提高分拣效率，对机器人进行路径规划十分必要。分析了煤矸石分拣系统原理，将煤矸石分拣机器人路径规划问题归结为在障碍物环境下规划出一条从给定起点到 2019年9月2日小编汇总了以下几款煤矿用破碎设备，处理煤炭、煤渣、煤矸石都非常适合： 1双级破碎机双级破碎机，也被叫做煤矸石破碎机，是煤矸石破碎工艺必备生产设备，主要是由于双级破碎机针对煤矸石破碎效果极好，主要有以煤矿用破碎机处理煤炭、煤炭石用哪种设备效果好？目前国内选煤厂采用的破碎机种类众多，主要有齿辊式破碎机、分级破碎机、反击式破碎机、颚式破碎机及锤式破碎机等。为给选煤厂设计和现场设备改造提供破碎设备的选型参考，文章通过对常用选煤用破碎机结构和工作原理进行分析，并结合物料特性、厂型规模、作业场所等因素，就如何煤用破碎机的选型分析2018年9月27日识别技术采用AI技术中卷积神经网络技术，用视觉对煤和矸石进行深度学习，对人体无害，安全可靠； 6 采用机械手模拟人工进行分选，矸石选出率不低于85%，系统可以设定分选矸石或分选煤块，可靠性好。观看视频，机器如何智能识别并选矸：Alpha智能煤矸分选机器人矸石

面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

2021年8月12日 13 煤矸图像识别方法针对煤矸分拣机器人对煤矸识别实时性要求及煤矸表面特征分类,提出一种基于迁移学习的AlexNet卷积神经网络提取煤矸目标特征,将通过卷积操作提取到的煤矸特征图输入RPN网络,共享目标识别网络中卷积层Conv1至Conv5,从煤矸石 2022年4月29日矿安全监察局公布了《煤矿机器人重点研发目录》对五大类38种煤矿机器人分别提出了具体的研发应用要求，希望通过“机器换人”来实现煤矿作业的 “少人则安、无人则安”。可见，煤矿智能装备是煤矿智能化发展的重要保障和支撑条件，推进煤矿机煤矸分拣机器人设计与关键技术分析2019年7月12日为了解决煤炭人工识别分拣劳动强度大，效率和精度低的问题。基于机器视觉技术，设计了一套由硬件系统和软件系统组成的煤炭自动识别分拣系统。为实现煤炭和矸石的自动识别，提出了基于灰度共生矩阵的纹理分析识别算法，并通过支持向量机（SVM）对煤炭图像和矸石图像样本进行训练和分类煤等矿物的视觉识别CNN卷积神经网络实现2020年3月31日本文采用机器视觉技术实现煤矸石图像分类。模拟带式输送机运输场景，对黑色背景下煤矸石图像进行增强、平滑去噪、分割提取后，进行2种方式的煤矸石图像分类：选取煤矸石图像的HOG特征及灰度共生矩阵，分别以支持向量机、随机森林、K近邻算法作为分类器进行基于特征提取的煤矸石分类识别「好文推荐」煤矸石图像分类方法