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煤矿矸石分类机器

智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网

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。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煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网2023年4月17日在总结国内外煤矸分拣机器人和煤矸图像识别技术的研究现状和成果基础上，针对煤矸自动分拣机器人分拣速度低，智能化程度不高等问题，设计了一种基于图像识别的Delta 型并联机器人应用于煤矸自动分煤矸分拣机器人设计与关键技术分析工将矸石从块煤中分离出来，而检查性手选则是利用机器进行分选。当煤中包含少量密度低但灰分高的块煤，且在矸石泥化特别严重的情况下，为保证煤的质量，往往会安排进行煤矿选矸机器人智能控制技术

基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan

2023年7月26日摘要：按照实际工况在实验室搭建煤矸分选平台，采用深层目标检测网络对煤矸石进行在线识别，根据分选时煤矸石的形状和大小，将目标检测网络中的特征金字介绍了煤矸分选机器人中图像识别系统的硬件组成，研究了实际工况条件下各部件的选择和安装方式;在实验室搭建图像采集系统，选取韩城矿区的煤和矸石为样本，由所搭建的系统煤矸分选机器人图像识别方法和系统2018年1月12日摘要：为了提高煤与矸石的识别率，运用自制的煤矸自动分选装置，研究了煤与矸石图像的自动识别技术，介绍了煤与矸石图像的灰度特征以及基于灰度共生矩阵基于机器视觉的煤矸特征提取与分类研究2024年4月24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煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号

矸石百度百科

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 2022年11月5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基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究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2019年5月21日双机械臂煤矸石分拣机器人采用直角坐标四自由度(X, Y, Z, C)结构，X，Y，Z 轴速度为2 m/s,加速度为4 m/s 2，三轴重复精度为002 mm。为了对粒度为50～260 mm的煤矸石进行分拣，机械臂末端采用行程可控的气动机械手爪，如图12所示，机械手行程为0～270基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

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 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、图像识别法煤矸石识别方法研究现状与展望

基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan

2023年7月26日 (太原理工大学机械与运载工程学院；煤矿综采装备山西省重点试验室，山西太原指标对目标检测模型进行评价，m AP 可以衡量一幅图像中煤和矸石分类和定位的准确性，是煤和矸石2类平均精度的均值,其根据精确度和召回率曲线得出，其中，精确度 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，以获取一深度学习——煤矸石识别 CSDN博客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。首煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划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”

多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

2024年8月1日随着煤矿智能化的发展，煤矸石分拣已进入一个新的阶段，特别是煤矸石分拣机器人的研发，为煤矸石分拣技术的提升注入了新的活力。煤矸石分拣机器人是借助于矸石识别技术、机器视觉技术、机器人技术、人工智能技术等，实现煤矸石高效分拣，随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，响应速度快，常常以“拨”和“抓”的形式分离矸石；在胶带运输过程中智能选矸机器人关键技术研究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，可代替手选、动筛跳汰机、浅槽TGS智能选矸机器人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煤矸石图像分类方法

煤炭科学研究总院煤炭行业知识服务平台ICHINACAJ【官网】

2021年12月9日针对传统煤矿巡检机器人控制系统多采用裸机程序进行控制，导致实时性差、数据易丢失等问题，设计了一种基于QT和RT−Thread的煤矿巡检机器人控制系统。该系统按照功能划分为上位机−人机交互控制台和下位机−微控制器2个部分。利用QT软件开发了巡检机器人控制系统上位机，为用户提供人机煤矿巡检机器人控制系统设计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煤矸石图像分类方法

煤矸石智能分选机器人智能控制事业部上海煤科

2024年2月26日煤矸石智能分选机器人产品介绍 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。其核心 2014年2月8日《GB/T 291622012 煤矸石分类》标准下载GB/T 291622012 煤矸石分类欢迎访问学兔兔标准下载网，学习、交流分享！返回首页 AQ 10292019 煤矿安全监控系统及检测仪器使用管理规范 GB/T 1949412004 煤炭机械化采样第1部分采样方法rar GB/T 291622012 煤矸石分类标准下载行业标准煤矿标准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

煤矿用破碎机处理煤炭、煤炭石用哪种设备效果好？知乎

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,从煤矸石面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究摘要：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2024年3月21日与此同时，全国统配煤矿堆积的煤矸石数量已达到惊人的10亿吨，每年排放量介于5千至7千万吨之间，其中可燃烧的煤矸石量估计约为3千万吨。因此，综合利用煤矸石和石煤是拓宽能源来源、节约优质煤炭的重要途径，对于促进能源可持续发展和环境保护具有中国煤矸石行业报告：资源化利用具有巨大市场潜力和前景

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 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 2022年12月8日目前煤矸预分选仍多为人工完成，劳动强度大、分拣效率低，且存在安全隐患，利用煤矸分拣机器人代替人工完成煤矸预分选是保障工人健康和安全、提高作业效率的有效途径。然而现有的煤矸分拣机器人在弱光照强度、煤矸表面覆盖煤粉等情况下的效果较差，针对上述问题，提出了基于图像检测的基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台

国家能源局关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量

2024年5月21日标题：国家能源局关于进一步加快煤矿智能化建设促进煤炭高质量发展的通知发文机关：国家能源局发文字号：国能发煤炭〔2024〕38号来源：国家能源局网站主题分类：国土资源、能源\煤炭公文种类：通知成文日期： 2024年05月21日2024年4月9日在煤矿机器人方面，开诚智能已研发出智能井筒监测机器人、井下运输安全预警机器人、防爆轮式巡检机器人、智能选矸机器人、防爆轨道巡检机器人、输送带纵撕检测机器人、防爆固定值守机器人、矿用消防机器人、煤化工巡检机器人等10余类（图2），可执行井下巡检、值守、洗选、侦测、预警中信重工开诚智能裴文良：煤矿机器人关键技术与应用场景分析2020年4月1日地拣取矸石ꎬ实现煤矸分拣机器人的智能化分拣ꎮ 煤矸分拣机器人的整体流程如图2所示ꎮ 2 煤矸分拣机器人关键技术 21 基于深度学习的煤矸图像识别方法煤矸分拣机器人的视觉识别系统主要有识别和定位作用ꎮ现有机械分选中的识别方法如机械振动、基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究1999年10月20日国家经济贸易委员会科学技术部文件一、煤矸石综合利用是一项长期的技术经济政策煤矸石是煤炭生产和加工过程中产生的固体废弃物，每年的排放量相当于当年煤炭产量的10％左右，目前已累计堆存30多亿吨，占地约12万公顷，是目前我国排放量最大的工业固体废弃物之一。煤矸石综合利用技术政策要点中华人民共和国生态环境部

煤矸石图像分类方法煤矿井下钻场目标检测数据集资源

2020年5月1日资源浏览查阅133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 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，形成平矸石百度百科2022年11月5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

煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号

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）：58622019年5月21日双机械臂煤矸石分拣机器人采用直角坐标四自由度(X, Y, Z, C)结构，X，Y，Z 轴速度为2 m/s,加速度为4 m/s 2，三轴重复精度为002 mm。为了对粒度为50～260 mm的煤矸石进行分拣，机械臂末端采用行程可控的气动机械手爪，如图12所示，机械手行程为0～270基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究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

Alpha智能煤矸分选机器人矸石

2018年9月27日 4 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； 5 采用机械手模拟人工进行分选，分选效率高，不低于 85%，系统可以设定分选矸石或分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、图像识别法煤矸石识别方法研究现状与展望2023年7月26日 22 目标检测网络的搭建现有的研究中使用的煤矸识别深度网络模型大多数是基于已有模型(VGG16、 LeNet)针对具体的煤矸石数据集进行1层或2层的改变，且完成的是分类任务，并没有对图像中煤矸石的具体位置进行定位。基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan