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分拣煤矸石分拣煤矸石分拣煤矸石
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煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网
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 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人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识 煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术2020年4月6日 — Alpha智能煤矸石分选机器人系统是国内第一台采用人工智能技术实现的自动拣矸系统，该系统采用深度学习中的卷积神经网络算法，利用大量图像数据对煤和矸石进行识别，具有操作简单、维护方便等优点 双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究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 煤矸分拣机器人设计与关键技术分析
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
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 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 深企研发出毫秒级全自动识别分拣煤矸石方案煤矸石煤炭AI 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 基于GRRT*算法的煤矸石分拣机器人路径规划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
案例分享 加速清洁能源体系，SMore ViMo 打通煤矸石识别
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 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。基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究
基于偏振成像的煤与煤矸石分拣系统及方法 百度学术
2020年8月28日 — 摘要： 本发明属于煤炭分选技术领域,具体提供一种基于偏振成像的煤与煤矸石分拣系统及方法,该系统包括振动筛,传送带,光电开关,光照箱,偏振相机,控制柜,工控机,并联机器人,煤矸石料框和煤料框本发明采用偏振相机同步采集煤与煤矸石表面反射光四个角度的偏振强度图像,并计算平均偏振强度 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，工艺复杂且分拣效率地下，造成严重的环境污染。干选 一种分拣煤与煤矸石的设备与方法与流程 X技术网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
加速清洁能源体系，思谋科技打通煤矸石识别分拣全
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 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 sykv2022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、 煤矿区煤矸石排矸智能分拣替代人工分选提高效率安 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
煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展
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 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煤矸石分选有意义吗？能成功吗？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 煤矸石井下原位智能分选充填技术研究进展
AI识别技术在煤矸石分拣中的应用【智能识别吧】百度贴吧
2024年6月6日 — AI识别技术在煤矸石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 并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人及分拣 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石，大幅提升煤炭纯度，助力节能减排，为国家能耗双控、“双碳”目标实现贡献 AI力量。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 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全
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
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 本申请涉及煤矿智能化技术领域，涉及一种“拣矸就是拣图像”的煤矸石智能分拣方法及系统，包括煤矸石图像识别、煤矸石图像分拣特征提取、煤矸石图像数据库构建、煤矸石图像匹配跟踪定位、分拣器动态煤矸石跟踪和多任务多分拣器智能协同控制。获取煤矸石平面图像和深度图像，提取煤矸石 一种“拣矸就是拣图像”的煤矸石智能分拣方法及系统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
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 2020年2月21日 — 人工捡矸的“后时代”，智能矸石分拣的强需求 智能矸石分拣系统 智能分选系统是我公司与北大清华博士团队自主开发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时的水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤风险等，通过图像识别、人工智能深度 人工捡矸的“后时代”，智能矸石分拣的强需求河南祺智科技 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，主要通过视觉伺服技术 基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究 百度文库2020年12月28日 — 1 煤矸石分拣机器人原理 煤矸石分拣机器人如图1所示。多机械臂煤矸 石分拣机器人系统由煤矸石识别系统、机械臂、上位 机、机器人控制器、视觉伺服系统等组成。该系统通 过煤矸石识别系统对矸石进行识别并获取其位置和 姿态。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 2020年12月24日 — 1基于深度学习的煤矸石智能分拣系统，包括以下步骤：首先采用单目摄像头来采集煤和矸石的样本，将单目摄像头采集的高分辨率图像映射到高光谱传感器，通过不同蔡司光谱镜片来获取不同波段光谱的煤和矸石图像，再对不同的光谱图像进行初步的图像预处理，预处理结束后的高光谱图像按比例 基于深度学习的煤矸石智能分拣系统CNA 专利顾 针对煤矿生产中煤矸石分拣问题,提出了机器人分拣方案，并对机器人在跟踪和分拣煤矸石时出现延时、抖动、冲击、分拣速度低等现象进行了分析和讨论。通过分析发现，出现这些现象的主要原因是煤矸石属于大质量、快速移动分拣对象，同时决定了机器人机械本体具有较大的惯性负载，传统的 基于余弦定理PID的煤矸石分拣机器人动态目标稳准抓取算法2022年5月7日 — 因此，思谋科技推出行业首创的 AI 煤矸石识别分拣 解决方案，凭借其业界领先的计算机视觉技术，配合自研的软硬件一体化设备，打通了煤矸石识别拣出的全流程：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 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条
煤矸石分拣机械臂的轨迹跟踪控制研究
2022年11月18日 — 煤矸石分拣朝着智能机器人化方向发展符合现代工业发展趋势[3]。但是，煤矸石分拣机器人在实际生产 应用中，其控制系统会受到外界诸多因素影响，如煤矸石掉落、撞击障碍物等诸多不可预知的影响因素 造成的问题，导致机械臂工作性能下降。2021年1月29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 「好文推荐」基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制 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 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
基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究
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 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。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8月28日 — 摘要： 本发明属于煤炭分选技术领域,具体提供一种基于偏振成像的煤与煤矸石分拣系统及方法,该系统包括振动筛,传送带,光电开关,光照箱,偏振相机,控制柜,工控机,并联机器人,煤矸石料框和煤料框本发明采用偏振相机同步采集煤与煤矸石表面反射光四个角度的偏振强度图像,并计算平均偏振强度 基于偏振成像的煤与煤矸石分拣系统及方法 百度学术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
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，工艺复杂且分拣效率地下，造成严重的环境污染。干选 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