当前位置：首页 > 产品中心

小型煤矸分类机器小型煤矸分类机器小型煤矸分类机器

小型煤矸分类机器小型煤矸分类机器小型煤矸分类机器

煤矿选矸机器人智能控制技术

智能选矸机器人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,经过识别煤矸 2018年12月1日因此提出一种基于煤矸图像识别和定位方法，并采用多机械臂协同煤矸分拣策略的煤矸分拣机器人，如图1所示，其主要由拣矸带式输送机、回收带式输送机、视觉基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究

煤矸分选机器人图像识别方法和系统

在煤矸分选机器人实验平台上搭建了识别系统，随机选取实际工况下的煤和矸石样本，对识别系统分类性能进行测试，系统图像降噪采用非线性低通滤波器，分类采用联合特征训练 2021年8月12日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面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台

2022年12月8日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煤矸分拣机器人实验平台。该实验平台通过工业相机采集煤矸图像，利用ResNet18−YOLOv3深度学习算法对图像中的煤矸进行识别，采 2018年12月1日基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人可实现煤和矸石的自动化和智能化分选，降低煤炭分选的投资和生产成本，提高煤炭质量。关键词：煤矸分拣机器人；深度学习；煤矸识别；协同策略 0 引言煤炭是我国最主要的一次能源，占我国一次能源消费总基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究

煤矸分拣机器人动态拣取避障路径规划

2021年12月9日标题 potential field force drives coal gangue sorting robot to avoid conveyor during obstacle avoidance path planning,which ensures rationality safety of robot movement Finally,the ment results show algorithm realize dynamic obstacle avoidance picking of simulation robot expericoal gangue by sorting bot,meet the position 试验结果表明：基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人能够有效改善煤矸分选方法，对煤矸混合物进行快速识别和定位，煤矸混合样本下的目标识别准确率可达7692%；采用多臂协同方案能够提升煤矸分拣效率，最终实现对煤矸快速分拣。 Abstract: Aiming at the current 基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究

安徽理工大学：基于轻量级卷积神经网络的煤矸图像分类研究

2023年1月1日新技术创新提升煤矿图像分类准确性本论文的研究意义在于提出了一种新的轻量级卷积神经网络GSAGNet，用于煤和矸石图像分类。通过引入组卷积和通道混洗的Ghost模块，以及嵌入高效通道注意力模块，该模型在保证计算效率的同时，显著提高了分类 15 基于多传感器融合技术的智能抢险救灾机器人设计 “煤矸分拣机器人设计与关键技术分析”出自《煤炭科学技术》期刊2022年第3期文献，主题关键词涉及有煤矿智能化、智能分选、煤矸分拣、并联机器人、图像识别等。钛学术提供该文献下载服务。煤矸分拣机器人设计与关键技术分析期刊钛学术文献服务平台

煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

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，介绍了机器人控制系统的软件功能设计方法，最后 2019年6月6日煤、矸分类程序主要由样本采集、图像滤波、特征向量的提取、LSSVM分类程序调用和分类结果输出等部分组成。首先对读取的待识别样本进行非线性低通滤波，得出待识别样本的联合特征向量 X t ，然后使用LSSVM工具包调用分类函数对被测样本进行分类识别，得到的Ytest变量即为待识别样本的识别煤矸分选机器人图像识别方法和系统

基于机器视觉的煤矸特征提取与分类研究

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的煤与矸石纹理特征。利用灰度特征的均值和纹理特征的能量、熵、对比度，相关性构造归一化 2023年11月8日针对煤矸石分选的问题，提出一种基于深度学习的目标检测算法替代人工选矸，为后续开发自动选矸机器人提供视觉依据。由于矸石样本数量有限，各个地区矸石特征不一，没有统一标准大数量样本集。通过模型训练实验发现，基础YOLOv8的深度学习网络深度学习——煤矸石识别煤矸石数据集CSDN博客

国家煤矿安全监察局公告（2019年第1号）：煤矿机器人

2019年1月9日 2019年第1号《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。国家煤矿安全监察局鼓励支持煤矿企业与国内外科研单位、机器人制造企业开展合作，大力研发应用煤矿机器人，推进煤炭工业高质量发 2023年1月31日人工智能 (AI)煤矸分选机器人这是由开滦集团林西矿业公司与深圳一家公司共同研发的人工智能 (AI)煤矸分选机器人 (以下简称AI分选机器人)，可完全代替人工选矸，目前已应用于生产，在全国尚属首例。国内首台人工智能（AI）煤矸分选机器人诞生？！

基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台

2023年8月8日形光源可模拟不同光照条件，为煤矸识别过程提供照明，提高煤矸图像的亮度，从而提高煤矸分拣机器人的分拣精度。2）煤矸识别模块。煤矸识别模块采用工业控制计算机，其配置为Intel Core−i5处理器、16 GiB内存、GeForce RTX2060显卡，具 2023年3月30日摘要: 传统的煤矸石分选方法存在成本高、效率低以及安全性不足等问题。近年来，随着深度学习相关技术的迅速发展，基于目标检测算法的智能选矸已经成为矸石分选的重要研究方向。为实现矸石与煤块的高效分选，本文提出一种基于机器视觉与深度学习相基于机器视觉的煤矸石分选方法研究

舒文利:智能煤矸分选机器人研制与应用 CHINACAJ

2020年7月24日深圳市时维智能装备有限公司自主研发的GPRT智能煤矸分选机器人系统是国内外家采用AI技术，实现自动选矸设备，该设备采用卷积神经网络技术，用视觉对煤和矸石进行深度学习，利用大数据来识别煤和矸石，用XYZ运动方式模拟人工抓取动作作为执行 2021年11月15日标题 accuracy rate is the highest by different frame lengths The classification accuracy rate of random forest, Knearest neighbor, decision tree and multilayer perceptron model is above 80% Among them, the classifier performance based on wavelet packet decomposition and random forests are the best, and the classification 顶煤放落过程煤矸声信号特征提取与分类方法

深圳市时维智能装备有限公司

热门关键词：捡矸机器人智能煤矸分选机器人智能机器人 GPRT GPRT智能煤矸分选机器人系统是目前国内外家采用AI 技术，实现自动选矸设备，该设备采用卷积神经网络技术，用视觉对煤和矸石进行深度学习，利用大数据来识别煤和矸石，用XYZ 运动方式模拟人工抓取动作作为执行机构。2019年3月20日胡仓顺口中的“它”就是新上岗的“手选工”——人工智能 (AI)煤矸分选机器人。人工智能 (AI)煤矸分选机器人 (以下简称AI分选机器人)，由开滦集团林西矿业公司与深圳一家公司共同研发，可完全代替人工选矸，目前已应用于生产，在全国尚属首例。 1月22日国内首台人工智能（AI）煤矸分选机器人在开滦集团诞生中国

基于深度学习的煤矸石目标检测方法研究百度学术

煤矸石分选是保障煤炭清洁,高效利用的一个重要环节为顺应煤矸分选技术自动化,智能化的发展趋势,本团队设计了一种煤矸分拣机器人,该机器人应用图像目标检测技术识别,定位煤矸石,使用气动机械手爪抓取矸石完成排矸任务煤矸石图像目标检测是煤矸分拣 2024年1月3日在智能煤矸石分选机器人应用前，东荣三矿共有62名选矸工人，在智能煤矸石分选机器人应用后，选矸工人降为24人，按照每人每年55万元的工资计算，智能煤矸石分选机器人每年节省人工成本约209万元。 4 分选效果与改进措施 41 分选效果智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网

智能机器人拣矸系统的设计研究

2018年12月4日煤矸的分离。本系统执行机构可以根据需要采用多个，可提高处理量和精度，而识别系统共用。本次实验选用BISU20－2 型拣矸机器人，即一套识别系统、两套执行系统的模式。1 2 BIS－R 型智能机器人拣矸系统的特点 BIS－R 智能机器人拣矸系统具有高效52024年4月24日煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山杂志 08:36 北京针对传统人工选矸存在工作环境恶劣、劳动强度大、成本高、效率低、易误选或漏选等痛点问题，笔者提出研究一款基于机器视觉的煤矸石智能分拣机器人，代替人工选矸。机器人通过煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号

井下煤矸智能干选系统巷设计方法探讨

2023年2月21日干选机的处理能力应不小于筛分后块煤矸运量;井下矸石充填能力应不小于矸石分选后的块矸运量。受设备处理能力、井下狭小空间的限制,井下煤矸智能干选适用于中小型矿井主煤流全部分选或大型矿井主煤流部分分选。32 筛分系统布置产品概述选矸机器人是将待选原煤通过原煤供给系统平铺到平面皮带运输机上，采用视频分析和大数据智能识别，对煤与矸石进行数字化识别，再通过高压气源分拣执行机构可精准、高效针对50300mm粒级煤与矸石进行选矸机器人中信重工开诚智能装备有限公司

面向煤矸分拣机器人的多机械臂协同策略

2019年5月31日现以5块矸石为例，进行煤矸分拣机器人分拣实验，其中仿真实验为第1组数据，煤矸分拣机器人平台实验为第2组数据，实验结果见表4。煤矸分拣机器人实验过程中，机械臂M1的机械性能难以实现精确速度控制，导致M1抓取第2块矸石时出现错位现象，漏拣率不如仿真实验结果。2023年5月24日识别、煤矸筛选等功能进行煤矸筛选。GPRT 煤矸智能识别算法的特点在于： 1）该软件是人工智能的最好体现，模拟了人的思维；2）采用的是卷积神经网络识别技术，是学习煤和矸石表面特征的一种技术；3）该软件是一种机器语言，需要采用机器深度学 GPRT 智能选矸机器人技术在选煤厂的创新应用