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煤石分拣机械
煤石分拣机械
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 — 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征提取、非结构环境下煤矸石稳定可靠抓取、多目标任务多机器人智能协同分拣是煤矸石分拣智 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2024年8月1日 — 机械臂动态目标同步跟踪稳定抓取、多机械臂高效协同分拣等难题，通过构建完整的多机械臂煤矸 石智能分拣机器人系统，提高了煤矸石智能分拣系统的可靠性和 多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究
面向煤矸分拣机器人的多机械臂协同策略
2023年1月4日 — 石分配不均衡、机械臂分拣区域有限导致的机器人运 行效率低的问题，笔者考虑双机械臂的协同分拣，即 协同分拣过程中允许机械臂在空闲时间进行反馈复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 并联煤矸石分拣机器人的结构设计及分析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2023年1月4日 — 机械臂协同策略分拣率的影响因素做进一步总结。1 多动态目标矸石分拣问题的描述 1 1 煤矸分拣机器人概述 所研制的煤矸分拣机器人是一种智能化干法选 煤设备，主要由带式输送机、视觉识别模块、多机械臂 分拣模块、控制模块等组成，如图1 所示。面向煤矸分拣机器人的多机械臂协同策略
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 — 多方面问题,主要包括针对动态分拣环境下机械手 的精准跟踪问题、针对冲击问题的轨迹规划技术和 针对非规则结构障碍物及复杂分布状态下的机械 臂避障问题。21 针对动态分拣环境的机械手精准跟踪 煤矸石分拣方式一般为动态分拣,即机械臂在 分拣的同时,煤MHAI智能分选系统是我们公司与北大清华博士团队自主研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、人工智能深度学习、稳定可靠的多模块化机械拣选等技术有机高效结合，具有 MHAI智能矸石分拣系统鹤壁市煤化机械有限责任公司2023年1月25日 — 1本实用新型属于煤矸分拣技术领域，具体涉及一种高灵活性煤矸分拣机械手爪。背景技术： 2煤炭作为我国的主要能源之一，在实际生产生活中起着至关重要的作用。 近20年来，煤炭生产呈上升趋势，尤其十三五以来，我国的煤炭产量一直处于高产量状态。一种高灵活性煤矸分拣机械手爪2020年12月28日 — 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,传统的跟踪算法由于较大的数据量不适于机器人对大质量、动态目标的快速跟踪与稳定抓取。PID 的煤矸石分拣机器人动态目标 稳准抓取算法
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 — 实验研究 基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究 张永超， 于智伟， 丁丽林 (山东科技大学 机械电子工程学院，山东 青岛 ) 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 2020年12月31日 — 西安科技大学机械工程学院曹现刚教授团队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。该机器人将机器视觉技术、机器人技术和深度学习技术结合，分拣效率高，煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到7692%。机器人抓矸石基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统 2023年8月13日 — 多方面问题,主要包括针对动态分拣环境下机械手 的精准跟踪问题、针对冲击问题的轨迹规划技术和 针对非规则结构障碍物及复杂分布状态下的机械 臂避障问题。21 针对动态分拣环境的机械手精准跟踪 煤矸石分拣方式一般为动态分拣,即机械臂在 分拣的同时,煤煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展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
煤矸石智能分拣机器人的研究与应用 百家号
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率自动分拣，以及“机械化减人、机器人替人”的产业要求，降低了生产成本，解放了劳动力，很大程度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4 天之前 — 石家庄煤矿机械有限责任公司前身为煤炭工业部石家庄煤矿机械厂，是原煤炭部直属的八大煤机厂之一，为国务院批准的国家二级企业。公司始建于1939年，至今已有80余年历史，1957年从吉林省通化迁到河北省石家庄，2015年由石家庄市长安区搬迁至位于栾城区的石家庄市装备制造产业园，现为冀中 石家庄煤矿机械有限责任公司煤矿机械、随车起重机、锚杆 摘要： 煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,煤矸在线分拣机器人可实现煤和矸石的自动识别与分拣,是实现煤矿智能化分选的重要装备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 煤矸分拣机器人设计与关键技术分析 百度学术
石煤,煤炭,智能分拣
2019年5月22日 — 石煤是一种含碳少、发热值低的劣质无烟煤,又是一种低品位多金属共生矿。我国石煤资源的主要利用途径是石煤发电、石煤提钒及用于建材工业。我国是世界上少数几个拥有石煤资源的国家之一。 经过多方了解大唐华银公司邀请在煤炭智能分拣领域有丰富经验的鹤壁市煤化机械有限公司来现场研讨 2020年4月17日 — 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。基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究下载 CSDN社区2022年4月29日 — 煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，煤矸在线分拣机器人可实现煤和矸 石的自动识别与分拣 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 煤矸分拣机器人设计与关键技术分析2021年1月13日 — 文章浏览阅读776次。西安科技大学机械工程学院曹现刚教授团队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。该机器人将机器视觉技术、机器人技术和深度学习技术结合，分拣效率高，煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到 机器人抓矸石研究提出多机械臂协同煤矸分拣机器人CSDN博客
一种高灵活性煤矸分拣机械手爪CNU 专利顾如
2022年8月31日 — 本专利由西安工程大学申请，公开，本实用新型公开了一种高灵活性煤矸分拣机械手爪，包括减震单元，减震单元下方设置有多气缸驱动单元，多气缸驱动单元下方设置有机械抓取单元。减震单元具体结构为：包括与所述多气缸驱动单元连接专利查询、专利下载就上专利顾如高识别率 红外光与可见光相结合 多级融合煤矸识别系统 煤中带矸率小于3% 矸石含煤率3%以下 节能环保 物理分拣，无污染 电能，无需其它能源 红外及可见光智能识别，无辐射 操作简单 可实现无人值守 可在原人工选矸系统上进行改造TGS智能选矸机器人煤石分拣机械，广利煤石分离机说明书煤炭质量是指煤炭的物理、化学特性及其适用性，其主要指标有灰分、水分、硫分、发热量、挥发分、块煤限率、结焦性、粘结性等。最主要的指标为煤的灰分含量和硫分含量。灰分主要来自煤炭中不可燃烧的矿物质。煤石分拣机械破碎机厂家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
煤矸分拣机械爪结构优化设计及有限元分析
2024年1月23日 — 以目前煤矸分拣生产线广泛采用的一种机械爪为研究对象，针对煤矸分拣机械爪抓取不牢固等问题，建立该机械爪的三维模型，在对其进行力学分析计算的基础上，使用Adams软件内置的OPTDESGRG算法模块对机械爪进行结构优化设计，并用Workbenches 煤石分拣机械韩学军吕立华张丽李莉大型电站锅炉炉膛安全监控系统的研制中国控制与决策学术年会论文集年雅生张庆蔡洪能焊焊接电流多因子自调整模糊控制器的研究第三届世纪中国焊接技术研讨会论文专刊年雅生张庆蔡洪能稳定焊焊接电流模糊控制器的设计与仿真届中国北方焊接学术会议论文 煤石分拣机械,矿山设备厂家针对煤矸分拣机器人对带式输送机上的随机矸石分拣过程中存在无策略规划而导致的低拣矸率、低利用率的问题，依据现代排序理论、机器人技术和多目标规划方法，构建随机矸石流下的多动态目标多机械臂协同分拣策略的数学模型。根据DH机器人表示法，结合多机械臂模块、带式输送机的几何参数 面向煤矸分拣机器人的多机械臂协同策略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
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 石家庄石煤电力机械有限公司经过二十多年的稳健发展，公司始终秉承诚信，质量的原则为客户提供优质的产品及服务。 我公司主要承接西马克、普锐特，达涅利、中国一重、太原重工，设计监造的国内钢厂及国际钢厂辊系轴承座成套项目。石家庄石煤电力机械有限公司2022年11月18日 — 机械臂动力学建模 煤矸石分拣机械臂如图1 所示；该臂由六个主驱动电机、两根连杆与末端执行装置组成，电机1 和 电机2 为主要驱动关节，装在机械臂基座上，大大减轻了关节处的惯量比，电机3 装在肘关节处，提高 了机械臂的整机灵活性。 Figure 1 图1 煤矸石分拣机械臂的轨迹跟踪控制研究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解方法，对分拣机器人进行有限元分析和强度校核；根据分拣机器人的几何特点采用解析法求解其正 并联煤矸石分拣机器人的结构设计及分析
煤石分拣机械
2013年8月15日 — 煤石分拣机械 T10:07:00+00:00 煤石分拣机械 描述：HYB400深圳市辉跃机械设备有限公司振动筛粉机的主要特点： 1、采用自振动、效率高。 2、振动 描述：抽屉式除铁器主要用于分拣粉体、细小颗粒状物料中的细小铁杂质。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粒级煤与矸石进行筛选，在实际生 产中可以根据生产产品指标要求，灵活调配煤与矸石的分拣。选 选矸机器人中信重工开诚智能装备有限公司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不变矩图像匹配算法对目标矸石进行匹配识别并获取目标矸石位姿；其次，分别建立 煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划为了实现煤和矸石的自动化和智能化分选，降低煤炭洗选的投资和生产成本，提高煤炭质量，针对国内外目前煤炭分选方式存在的资源浪费、环境污染，分选效率较低和成本较高等问题，提出了一种多动态目标多机械臂协同的煤矸分拣方案，依据国内煤矿的煤矸分选现状和迭煤厂的工况，设计了一种 基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究
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2018年9月27日 — 按每块矸石2kg计算，每小时机械部分动作11400次，最大小时处理能力为≤23吨。分选机器人系统组成 Alpha智能煤矸分选机器人采用系统化智能化模块化设计，系统具有远程监测，远程管理，数据统计等多种功能，由整列系统、识别系统、控制系统、动作系 Alpha，智能煤矸分选机器人 腾讯云开发者社区腾讯云2024年1月31日 — 1 煤矸分拣机械爪受力和运动分析 11 煤矸分拣机械爪三维模型 煤矸分拣机械爪作为煤矸分拣系统的执行机构，其设计的好坏直接影响到最终的抓取效率。目前煤矸分拣生产线广泛采用的机械爪模型如图1 所示，该机械爪机构运动简图如图2（a）所示。煤矸分拣机械爪结构优化设计及有限元分析参考网 fx361cc煤矸石自动分拣用可调节多齿开合式机械拨爪及拨动方法 CN Patent CNA, filed Oct 22, 2021, and issued Feb 01, 2022 Copy 任书文 and 张袁浩 and 潘祥生 and 沈科 and 霍振龙 and 陈晓晶 and 周李兵 and 季亮 and 王国庆 and 于政乾 and 郝大彬 2022煤矸石自动分拣用可调节多齿开合式机械拨爪及拨动方法
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 2023年1月4日 — 机械臂协同策略分拣率的影响因素做进一步总结。1 多动态目标矸石分拣问题的描述 1 1 煤矸分拣机器人概述 所研制的煤矸分拣机器人是一种智能化干法选 煤设备，主要由带式输送机、视觉识别模块、多机械臂 分拣模块、控制模块等组成，如图1 所示。面向煤矸分拣机器人的多机械臂协同策略2024年6月13日 — 多方面问题,主要包括针对动态分拣环境下机械手 的精准跟踪问题、针对冲击问题的轨迹规划技术和 针对非规则结构障碍物及复杂分布状态下的机械 臂避障问题。21 针对动态分拣环境的机械手精准跟踪 煤矸石分拣方式一般为动态分拣,即机械臂在 分拣的同时,煤煤矸石智能分拣机器人运动规划技术的研究进展MHAI智能分选系统是我们公司与北大清华博士团队自主研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、人工智能深度学习、稳定可靠的多模块化机械拣选等技术有机高效结合，具有 MHAI智能矸石分拣系统鹤壁市煤化机械有限责任公司
一种高灵活性煤矸分拣机械手爪
2023年1月25日 — 1本实用新型属于煤矸分拣技术领域，具体涉及一种高灵活性煤矸分拣机械手爪。背景技术： 2煤炭作为我国的主要能源之一，在实际生产生活中起着至关重要的作用。 近20年来，煤炭生产呈上升趋势，尤其十三五以来，我国的煤炭产量一直处于高产量状态。2020年12月28日 — 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,传统的跟踪算法由于较大的数据量不适于机器人对大质量、动态目标的快速跟踪与稳定抓取。PID 的煤矸石分拣机器人动态目标 稳准抓取算法2020年11月18日 — 实验研究 基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究 张永超， 于智伟， 丁丽林 (山东科技大学 机械电子工程学院，山东 青岛 ) 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 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12月31日 — 西安科技大学机械工程学院曹现刚教授团队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。该机器人将机器视觉技术、机器人技术和深度学习技术结合，分拣效率高，煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到7692%。机器人抓矸石基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统
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 — 多方面问题,主要包括针对动态分拣环境下机械手 的精准跟踪问题、针对冲击问题的轨迹规划技术和 针对非规则结构障碍物及复杂分布状态下的机械 臂避障问题。21 针对动态分拣环境的机械手精准跟踪 煤矸石分拣方式一般为动态分拣,即机械臂在 分拣的同时,煤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