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煤矸石分拣机

煤矸石分拣机

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 2020年4月6日 — Alpha智能煤矸石分选机器人系统是国内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

TGS智能选矸机器人

11 行 — 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、浅槽分选机等。2024年2月26日 — 中煤科工集团上海有限公司设计与生产制造的具有机器视觉的煤矸石智能分拣系统，于2020年11月在同忻矿安装完成并投入试运行。从经济效益上看，该系统为同忻矿实际每年综合节省费用1990 万；从社会煤矸石智能分选机器人智能控制事业部上海煤科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煤矸分拣机器人设计与关键技术分析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、浅槽分选机等。TGS智能选矸机器人

双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究

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 2020年8月20日 — 针对该问题，设计了一种双臂并联煤矸石分拣机器人。该机器人采用推动而非抓取的分拣方式，能够针对粒度为300~600 mm的矸石进行分拣，且大大降低了机械臂的力矩需求，提高了分拣速度。为了避免频繁启停给电动机造成刚性冲击，延长电动机双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究煤炭科学研究总院煤炭行业知识服务平台ICHINACAJ【官网】2024年8月1日 — 多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究马宏伟张烨王鹏魏小荣周文剑引用本文: 提出了几种有效的解决方案。西安科技大学煤矿机器人研发团队[1]提出了基于机器视觉的多机械臂桁架结构煤矸石分拣机器人方案，构建了煤矸石多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究

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 2015年4月11日 — 本发明专利技术涉及一种智能煤矸石分拣机，包括原煤进料斗、筛选装置、一级输送带传送机和二级输送带传送机、煤矸石识别机构和煤矸石分拣机构，一级输送带传送机上设置有排队机构、二级输送带传送机上设置有承接一级输送带传送机输送的原煤块的对中机构，煤矸石识别机构包括原煤块体积一种智能煤矸石分拣机制造技术，智能分拣机器人专利技高网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，到煤矸石思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全 X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。主色选设备智能煤矸石分选机煤矸干选机

煤矸石分拣机械臂的轨迹跟踪控制研究

2022年11月18日 — 煤矸石分拣机械臂在捡取过程中，带式输送机上煤矸石抖振等外部因素对机械臂末端形成冲击，导致机械臂控制系统出现不确定性问题，造成机械臂抓取煤矸石时控制性能下降、轨迹跟踪误差偏大；为此 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

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 — 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2020年1月20日 — 现有基于图像识别的煤矸石分拣方法实时性较差且整体分拣准确率不高，而基于密度的分拣方法适用于井下初选，成本较高。针对上述问题，设计实现了一种基于EAIDK的智能煤矸分拣系统。采用嵌入式人工智能开发平台EAIDK构建矸石识别和分拣控制硬件平台，在嵌入式深度学习框架Tengine下利用深度基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计煤矸石蝶形式分拣机工厂加工泥石分离机设备小型不卡料分选机CM 建筑垃圾分离机煤矸石煤炭分拣机石料场泥石分离筛分离机器矿石除泥机泥土砂石筛分选机滚轴式土石砂子煤矸石分离机移动式建筑垃圾沙土分离机自动煤矸石筛选分离设备多级联动煤矸石分离机煤矸石分离机厂家、品牌、图片、热帖阿里巴巴2019年5月9日 — 0 引言传统的煤矸石人工分选方法是指原煤被运出井口后，经带式输送机运到人工拣矸楼，由工人把矸石与杂物拣出来，再输送到选煤车间。对煤矸石自动分拣方法的研究主要集中在煤矸石图像识别技术基于EAIDK的智能煤矸分拣系统设计

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 2023年4月13日 — 近日，中国煤科南京设计院《煤矸石及杂物机器人自动分拣系统装置》科技创新重点项目通过行业知名专家鉴定验收，标志着南京设计院具有自主知识产权的RADS机器人AI干式分选机研制成功。2021年，中国煤科南京设计院RADS机器人AI 干式分选机研制 2022年4月29日 — 物料的搬运、包装、分拣等方面有着无可比拟的优势。通过配置视觉传感器，可实现煤矸石的快速分拣。煤矸在线分拣机器人系统如图1所示，主要由输送带单元、图像处理与识别单元、煤矸抓取机构以及Delta并联机器人本体4部分组成。煤矸分拣机器人设计与关键技术分析煤矸石分选的综合型智能机械系统成熟安全应用的射线及图像识别、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矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司

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 — 系统简介Alpha智能煤矸分选机器人系统是目前国内外台采用 AI 技术实现的产品自动化程度较高的自动选矸设备，该设备采用 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，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，其中多项核心技术已获国家 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2022年7月22日 — 煤矸石分拣机械臂在捡取过程中，带式输送机上煤矸石抖振等外部因素对机械臂末端形成冲击，导致机械臂控制系统出现不确定性问题，造成机械臂抓取煤矸石时控制性能下降、轨迹跟踪误差偏大；为此，在传统滑模控制的基础上，改进出一种RBF神经网络的切换增益调节滑模控制方法。煤矸石分拣机械臂的轨迹跟踪控制研究汉斯出版社2023年9月16日 — 12、本发明所述的并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人，z轴抓取部采用抓手或推板或磁吸机械手。13、本发明所述的并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人的分拣方法，14、沿输送机的输送并行组合式多抓手煤矸石杂物分拣桁架机器人及分拣

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 2021年8月2日 — 煤矸石智能光电分选分拣机的工作原理和性能优势介绍。光电智能干式选煤机是一种基于成像和人工智能技术的干法选煤设备。利用 x 射线成像系统获取的物料特征，自动分析识别出煤和煤矸石，控制高压风对目标进行喷吹，实现全自动原煤分选。。具有分选精度高，大幅减少用电和人力成本煤矸石智能光电分选分拣机的工作原理和性能优势介绍。2020年6月23日 — 本发明涉及煤矸石分拣技术领域，特别是涉及一种基于机器视觉的煤矸石分拣系统。背景技术 6除去底部和顶部的四面右视方向和左视方向开有200mm*200mm的物料通过孔，用于在带式输送机9上通过待分拣物料；200mm*200mm物料通过孔为初步针对通常一种基于机器视觉的煤矸石分拣系统的制作方法2019年6月11日 — 本发明属于煤炭自动化设备领域，特别是涉及到一种分拣煤与煤矸石的设备与方法。背景技术煤矸石是煤生产加工过程中排放的固体废物，是一种含碳量较低、比煤坚硬的岩石。为了提高煤的品质，煤矸石分拣是煤矿生产中不可或缺的一个环节。目前煤矸石分拣主要有湿选法、干选法和人工分拣法一种分拣煤与煤矸石的设备与方法与流程 X技术网

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

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 2019年5月15日 — 42 煤矸石分选机使用与维护为了保证机器的正常工作，操作人员应熟悉说明书，并按规定程序进行操作和维护，以减少设备故障的产生。反击式破碎机的使用和日常维护主要有以下几个方面： (1) 毕业论文：《煤矸石分选机的设计》doc文档在线预览2015年4月8日 — 本发明涉及一种智能煤矸石分拣机，包括原煤进料斗、筛选装置、一级输送带传送机和二级输送带传送机、煤矸石识别机构和煤矸石分拣机构，一级输送带传送机上设置有排队机构、二级输送带传送机上设置有承接一级输送带传送机输送的原煤块的对中机构，煤矸石识别机构包括原煤块体积测量装置一种智能煤矸石分拣的制造方法 X技术网煤矸石井下分选研究图3 旋转冲击式井下煤矸分离机原理图4 井下煤矸石分选的意义 [7]41 解决井下采煤工作面原煤中矸石的直接分选原煤中的矸石含量为10%～30% 。混入原煤中的矸石随煤经输送系统被运往地面，经过筛分系统被分选出来，然后运往矸石山煤矸石井下分选研究百度文库

基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制算法研究

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 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煤矸分拣机器人设计与关键技术分析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、浅槽分选机等。TGS智能选矸机器人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

双臂并联煤矸石分拣机器人及其轨迹规划研究

2020年8月20日 — 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石分拣机器人。该机器人采用推动而非抓取的分拣方式，能够针对粒度为300~600 mm的矸石进行分拣，且大大降低了机械臂的力矩需求，提高了分拣煤炭科学研究总院煤炭行业知识服务平台ICHINACAJ【官网】2018年12月1日 — 基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究曹现刚，费佳浩，王鹏，李宁，苏玲玲 (西安科技大学机械工程学院，陕西西安 ) 摘要：针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题，提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人，重点研究了该机器人的多动态目标多基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究2024年8月1日 — 多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究马宏伟张烨王鹏魏小荣周文剑引用本文: 提出了几种有效的解决方案。西安科技大学煤矿机器人研发团队[1]提出了基于机器视觉的多机械臂桁架结构煤矸石分拣机器人方案，构建了煤矸石多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究