分拣煤矸石分拣煤矸石分拣煤矸石

煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术

2022年10月18日煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器样机实验结果表明，双机械臂煤矸石分拣机器人可对粒度为50～260 mm的煤矸石基于机器视觉的多机械臂煤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，凝练了多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究2019年5月21日样机实验结果表明，双机械臂煤矸石分拣机器人可对粒度为50～260 mm的煤矸石进行高效、快速分拣，所采用的煤矸石识别方法和分拣策略在不同带速下具有良好的稳定性和准确性。基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

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 2024年5月31日中新网深圳10月13日电(记者郑小红)一种行业首创的 AI煤矸石识别分拣解决方案，近日由深圳思谋科技推出，可以毫秒级速度全自动识别分拣出煤炭中的煤矸深企研发出毫秒级全自动识别分拣煤矸石方案中国新闻网2020年8月20日摘要: 目前的煤矸石自动分拣系统大多采用串联机械臂，只能分拣出粒度较小的矸石，且分拣速度较慢，分拣效果不理想。针对该问题，设计了一种双臂并联煤矸双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究2024年6月13日煤矸分拣是指从煤炭中去除矸石的过程,其对于资源的高效利用和环境保护等方面意义重大,研究煤矸分拣术和装备, 是未来的重点工作之一[1] 。,传统的拣矸工作主要煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展

并联煤矸石分拣机器人的结构设计及分析

针对人工选矸存在的工作环境恶劣、分选效率低等缺点，设计一种并联SCARA型煤矸石分拣机器人。建立其三维模型，阐述各部分的组成结构与工作原理；采用模型对称简化的求 2021年1月20日摘要: 针对传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法、基于费拉里法的动态目标抓取算法等依赖于精确的环境模型、且控制过程缺乏自适应性，传统深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大及稀疏奖励容易被淹没等问题，对传统DDPG算法中的神经网络结构和奖励函数进行了基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究2022年4月26日从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石分拣识别真正告别人工操作。目前，该方案已在思谋科技旗下工业 AI 一站式平台 SMore ViMo 上线，并已逐步开放面向行业客户的试用。煤矸石是煤炭开采中的案例分享加速清洁能源体系，SMore ViMo 打通煤矸石识别 2024年6月28日 MHAI智能分选系统是我们公司自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械产品系统，将人工智能、机器深度学习技术及视觉识别技术等有机高效组成的一套煤矸石和块煤精准识别分选系统，替代人工手选矸石，同时相比目前业内射线识别技术，具有占地小、布置灵活、安全可靠、后期维护简单矸石分拣,分拣系统,智能矸石分拣系统

煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

2023年4月17日在煤矸自动化分拣系统研究方面，袁华昕 [11] 采用辐射较小的X 射线进行矸石分选研究，马宪民 [12] 提出了煤矸石在线识别与自动分选系统，曹现刚等 [13－14] 在实验室环境下设计了一种多台机械臂的煤矸分拣机器人，研究了面向煤矸分拣机器人的多臂2019年9月20日现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值，利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选，分选的煤矸石粒度为25～150 mm,而对于150 mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣，设计了一种基于机器视觉基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究摘要：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同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2022年1月5日煤矸石是煤炭开采中的矿业废物，在煤炭产量中的占比高达15%，煤矸石分拣为一种煤炭燃前处理技术，是煤矿生产中不可或缺的环节，也是提高煤炭品质的有效方法之一。目前煤矸石分拣主要有湿选法、干选法和人工分拣法。湿选法主要包括重介煤矿区煤矸石排矸智能分拣替代人工分选提高效率安全可靠

基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究

2020年11月18日 0 引言煤矸石分拣是煤炭粗选的首要环节，也是提高煤炭质量以及矿井效益的重要方法 [1]。传统煤矸石分拣如人工分拣、湿选和干选等分拣方式正面临工伤风险率高、环境污染严重及智能化程度低的困境 [23]。而机械臂分拣不仅能有效降低工伤风险率，同时还具有效率高、绿色分拣的优势。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目标点的无碰撞路径，且需同时满足速度快、避免与障碍物碰撞2个约束条件。基于GRRT*算法的煤矸石分拣机器人路径规划2023年8月13日 2 煤矸石智能分拣机器人运动规划技术煤矸石分拣工况是动态变化的,且煤矸石位置随机分布,形状、大小也不规则,这些特点对煤矸石智能分拣机器人提出了很高的要求。为了应对煤矸石复杂的分拣环境,需要对煤矸石智能分拣机器煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展2024年6月13日 2 煤矸石智能分拣机器人运动规划技术煤矸石分拣工况是动态变化的,且煤矸石位置随机分布,形状、大小也不规则,这些特点对煤矸石智能分拣机器人提出了很高的要求。为了应对煤矸石复杂的分拣环境,需要对煤矸石智能分拣机器煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展

一种分拣煤与煤矸石的设备与方法与流程 X技术网

2019年6月11日目前煤矸石分拣主要有湿选法、干选法和人工分拣法。湿选法包括跳汰法、重介法，其特点是利用煤与煤矸石密度不同，将原煤置入溶液中，实现煤与煤矸石的分离。此种方法所需设备庞大，工艺复杂且 2021年10月13日近日，思谋科技推出行业首创的AI 煤矸石识别分拣解决方案，可以毫秒级速度全自动识别分拣出煤炭中的煤矸石，大幅提升煤炭纯度，助力节能减排加速清洁能源体系，思谋科技打通煤矸石识别分拣全 2020年4月7日本发明涉及煤矸石分拣技术领域，特别涉及一种煤矸石分拣装置。背景技术煤矸石分拣为一种煤炭燃前处理技术，是煤矿生产中不可或缺的环节，也是提高煤炭品质的有效方法之一。目前煤矸石分拣技术有利用高压气流提供动力吹走矸石，也有利用传统机器臂或者机器人挑拣矸石。利用高压气流吹动一种煤矸石分拣装置的制作方法2022年10月28日 1本发明涉及煤矿开采和深度学习技术交叉领域，具体涉及一种基于深度学习的煤矸石识别分拣系统及方法。背景技术： 2煤矿开采的过程中，煤块中常常混杂有矸石，在原煤处理后期，需要进一步分拣小块煤和矸石混合物，达到燃烧标准。煤矸石分拣是一种煤炭燃前处理方法，是煤矿生产中一种基于深度学习的煤矸石识别分拣系统及方法 X技术网

煤矸石分选有意义吗？能成功吗？

2017年4月20日由煤矸石试验资料分析可知:煤矸石分选密度可达24g/c m⊃3;，选用重介质浅槽分选机首先需要考虑重介质悬浮液的配置问题，其对磁铁粉的密度和粒度都有严格的要求;其次，分选过程中由于悬浮液密度大、粒度大，其稳定性很差，难以保证设备分选效率和产率2024年8月1日架结构煤矸石分拣机器人方案，构建了煤矸石分拣系统，并对关键技术问题开展了深入研究，已在煤炭企业得到应用。孙稚媛[2]以煤矸石视觉识别为基础，提出了基于关节型机器人的煤矸石分拣系统，并在实验室条件下进行了机器人分拣煤矸石实验。赵明辉多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究2023年8月13日运动规划是煤矸石智能分拣机器人研究过程中必不可少的一环,但是目前仍有一些问题待解决。首先介绍了煤矸石分选现状,其次分析了煤矸石智能分拣机器人运动规划的关键技术,主要包括如何追踪动态煤矸石、如何规划轨迹以减少冲击和如何针对障碍物进行避煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展2023年9月16日本发明涉及并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人及分拣方法，属于工业机器人分拣设备领域。背景技术： 1、桁架机器人一般配置x、y、z三方向行走轨道和驱动装置，常规方式为一个桁架机器人配置1个抓手，具有价格低、抓取重量大、配置灵活等优并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人及分拣方法与流程

煤矸石识别方法研究现状与展望

2019年5月3日煤矸石识别方法研究现状与展望曹现刚，李莹，王鹏，吴旭东 (西安科技大学机械工程学院，陕西西安 ) 摘要：从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法 2019年10月20日选用的ZED相机支持多种平台、多种语言开发，能够很好地与机器人控制系统融合。煤矸石分拣机器人视觉伺服系统包括2 个部分：一是煤矸石识别模块，通过双目视觉完成煤矸石识别和抓取特征提取；二是视觉伺服控制模块，主要通过视觉伺服干货丨基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器可思数据 2020年4月6日煤矸石识别及分拣原理如图3所示，其中L 1，R 1 分别为左右侧大臂。机器人末端分拣手顺着主带式输送机运动的方向推动矸石，利用矸石运动的惯性与分拣手的推力，将矸石斜向推入辅助带式输送机(实际双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究2024年6月13日运动规划是煤矸石智能分拣机器人研究过程中必不可少的一环,但是目前仍有一些问题待解决。首先介绍了煤矸石分选现状,其次分析了煤矸石智能分拣机器人运动规划的关键技术,主要包括如何追踪动态煤矸石、如何规划轨迹以减少冲击和如何针对障碍物进行避煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展

煤矸石井下原位智能分选充填技术研究进展

2024年7月31日采，回顾了煤矸石井下分选充填技术现状及智能化进展，并在此基础上展望煤矸石井下分选充填技术发展趋势，提出了煤矸石井下原位绿色智能分选、充填新方法，详细阐述了煤矸智能分选机及新型充填液压支架的结构及原理，以最大化缩短矸石无效运输距摘要：现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值,利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选,分选的煤矸石粒度为25~150mm,而对于150mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选为了对大粒度煤矸石进行分拣,设计了一种基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统该系统采用机器视觉基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究百度学术2024年5月11日 AI识别技术在煤矸石分拣中的应用可以帮助提高分拣效率和准确性，降低人工成本，并减少人为错误。具体来说，AI 识别技术可以通过以下方式在煤矸石分拣中发挥作用： 1图像识别：利用计算机视觉技术，AI可以识别煤矸石的图像，包括其形状煤圲石分拣煤矸石识别生产2022年5月7日从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石分拣识别真正告别人工操作。目前，该方案已在思谋科技旗下工业 AI 一站式平台 SMore ViMo 上线，并已逐步开放面向行业客户的试用。煤矸石是煤炭开采中的思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条

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 2021年1月20日摘要: 针对传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法、基于费拉里法的动态目标抓取算法等依赖于精确的环境模型、且控制过程缺乏自适应性，传统深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大及稀疏奖励容易被淹没等问题，对传统DDPG算法中的神经网络结构和奖励函数进行了基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究2022年4月26日从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石分拣识别真正告别人工操作。目前，该方案已在思谋科技旗下工业 AI 一站式平台 SMore ViMo 上线，并已逐步开放面向行业客户的试用。煤矸石是煤炭开采中的案例分享加速清洁能源体系，SMore ViMo 打通煤矸石识别 2024年6月28日 MHAI智能分选系统是我们公司自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械产品系统，将人工智能、机器深度学习技术及视觉识别技术等有机高效组成的一套煤矸石和块煤精准识别分选系统，替代人工手选矸石，同时相比目前业内射线识别技术，具有占地小、布置灵活、安全可靠、后期维护简单矸石分拣,分拣系统,智能矸石分拣系统

煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

2023年4月17日在煤矸自动化分拣系统研究方面，袁华昕 [11] 采用辐射较小的X 射线进行矸石分选研究，马宪民 [12] 提出了煤矸石在线识别与自动分选系统，曹现刚等 [13－14] 在实验室环境下设计了一种多台机械臂的煤矸分拣机器人，研究了面向煤矸分拣机器人的多臂2019年9月20日现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值，利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选，分选的煤矸石粒度为25～150 mm,而对于150 mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣，设计了一种基于机器视觉基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究摘要：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同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2022年1月5日煤矸石是煤炭开采中的矿业废物，在煤炭产量中的占比高达15%，煤矸石分拣为一种煤炭燃前处理技术，是煤矿生产中不可或缺的环节，也是提高煤炭品质的有效方法之一。目前煤矸石分拣主要有湿选法、干选法和人工分拣法。湿选法主要包括重介煤矿区煤矸石排矸智能分拣替代人工分选提高效率安全可靠

基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究

2020年11月18日 0 引言煤矸石分拣是煤炭粗选的首要环节，也是提高煤炭质量以及矿井效益的重要方法 [1]。传统煤矸石分拣如人工分拣、湿选和干选等分拣方式正面临工伤风险率高、环境污染严重及智能化程度低的困境 [23]。而机械臂分拣不仅能有效降低工伤风险率，同时还具有效率高、绿色分拣的优势。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目标点的无碰撞路径，且需同时满足速度快、避免与障碍物碰撞2个约束条件。基于GRRT*算法的煤矸石分拣机器人路径规划2023年8月13日 2 煤矸石智能分拣机器人运动规划技术煤矸石分拣工况是动态变化的,且煤矸石位置随机分布,形状、大小也不规则,这些特点对煤矸石智能分拣机器人提出了很高的要求。为了应对煤矸石复杂的分拣环境,需要对煤矸石智能分拣机器煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展