当前位置：首页 > 产品中心
煤矸石识别设备
煤矸石识别设备
智能设备
鹤壁煤化提供矿山企业智能化升级改造服务，有无人值守自动装车、智能分拣系统 2019年5月3日 煤矸石识别技术是实现煤矸石分选的重要环节。准确识别煤矸石有助于提高分选设备的自动化、智能化水平。煤矸石识别是根据煤矸石的特征差异，指定一个预先定义的识别类 煤矸石识别方法研究现状与展望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 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全 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 TGS智能选矸机器人
基于激光雷达的双通道伪彩图像煤矸识别方法 Researching
2024年2月8日 煤矸石分选技术对特征提取以及实时性要求较 高。提出一种基于激光雷达的双通道伪彩图像识别模 型，将煤矸石的强度数据与距离点云数据相融合，经预 处理后得到双通道 2021年8月4日 摘要： 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势，是实现智能化煤矸石分选的重要途径。 该类方法分为两种研究路径，一种是需要人为提取 基于光学图像的煤矸石识别方法综述2024年4月23日 基于上述研究成果，提出了当前煤矸石机器视觉识别方法的进一步研究方向，即：构建高质量的煤矸石数据集、研究高效的图像分割方法、选择最具代表性的煤矸石特征、优 基于机器视觉的煤矸石识别方法综述2021年10月30日 随着计算机视觉的发展，人们探索了在煤矸石分选中采用视觉图像处理来检测煤矸石的可能性，建设了综合识别模型、支持向量机模型和卷积神经网络模型，利用图像包含的 一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统与流程
一种煤矸石识别方法、装置、设备及可读存储介质
2022年9月7日 高效的煤矸石识别一方面可以大大减少煤炭加工过程中煤矸石对选煤生产效率的影响，减少对生产设备的损伤；另一方面可以降低煤矸石的升井量，减少煤矸石对土壤、空气和 2022年5月7日 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，让煤矸石分拣识别真正告别人工操作 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条 MSK系列煤矸石智能分选机是由我司针对煤系高岭岩分选行业自主研发制造的全自动智能矿物分选设备。干选机设备主要采用XRT技术，同时融合机器视觉技术对一定粒度范围的煤矸石进行自动识别，识别出高岭岩和废石。智能煤矸石分选机 自动化 高效快捷 YingYong 2022年9月7日 1本发明涉及煤矸石识别技术领域，尤其涉及一种煤矸石识别方法、装置、设备及可读存储介质。背景技术： 2煤炭是发展的重要一次能源，有力支撑着经济和社会平稳较快发展。 煤矸石是煤炭开采过程中产生的主要固体废物，随着煤炭开采活动的增加，煤矸石的累积量大大增加，成为最大的工业 一种煤矸石识别方法、装置、设备及可读存储介质
首发！王家臣教授团队：图像识别智能放煤技术原理与应用
2024年7月19日 9 基于边缘AI的图像识别智能放煤关键设备 开发 用于分析的图像，是多种因素共同作用下的结果，包括光源、目标物体、环境以及图像采集系统等。高浓度粉尘环境是制约图像识别智能放煤技术发展的主要因素，如何在恶劣条件下获得高质量的图像是实现 2024年10月28日 文章浏览阅读16k次，点赞32次，收藏21次。YOLOv8 煤矸石识别项目代码 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，为不影响深度卷积网络训练精度，提出一种基于卷积生成对抗网络（DCGAN）的煤矸石图像数据扩充方法，建立有效的监督样本集进行训练。＜项目代码＞YOLOv8 煤矸石识别＜目标检测＞ CSDN博客2023年11月8日 文章浏览阅读18k次，点赞4次，收藏26次。本文介绍了在煤矸石分选中使用深度学习的YOLOv8算法进行目标检测的项目，详细描述了数据预处理、模型训练过程，以及如何解决小块煤矸石漏检问题。模型在测试集上的PR曲线显示了高精度，但存在过拟 深度学习——煤矸石识别 CSDN博客2024年4月24日 煤矸石识别与定位算法流程如图4所示。 采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后，利用BLOB区域联通法判断图像内是否存在待检测的煤和矸石。对定位的煤矸石进行灰度直方图方法分析，根据设置的煤和矸石的灰度图像阈值，判定当前物体 煤矸石智能分拣机器人的研究与应用 百家号
XDS智能煤矸石分选系统
2023年11月2日 其中XDS智能煤矸石选机包括识别系统和分选系统，为本套系统中的核心技术。识别系统使用微剂量X射线透射成像识别技术，计算原煤块的密度及物质组成，保证识别准确率达到100% 。而分选系统则采用公司自主研发的专利虚拟分道高速分选技术，以纯机电 2017年2月28日 系统的主要目标是实现对煤和矸石的识别和分选，提高煤的质量及更有效地利用矸石。系统分为3个部分 [5] ：检测部分、识别控制部分和执行分选部分。 (1) 检测部分：包括胶带传感器、X射线源、X射线线阵探测器XCard、数据采集卡XDAQ、CCD摄像机 基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计本文采用红外图像处理技术开展煤矸识别方法研究,通过图像分析煤样中煤炭(AAD)和挥发物质(VAD)含量,实现对煤矸石的快速,精准识别具体开展了以下几个方面的工作: 根据物体的热能和红外辐射发射来区分生产线上的煤和矸石,通过对待测煤样采用热风加热 基于红外图像处理的煤矸识别技术研究 百度学术2021年12月12日 除了能够大量节省人力成本， 智能选矸系统还通过将已经大量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，有效解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时的水资源浪费等问题。矸石选出率95%+！平煤神马中平自动化自主研发智能选矸
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 ★ 科技引领 ★ 智能煤矸石分选机器人的研究与应用 申 龙，单浩然，王永利，胡云雷 (中信重工开诚智能装备有限公司，河北省唐山市，) 摘 要 为解决煤炭生产过程中煤矸石分选难、智能化程度低等问题，研发了智能煤矸石分选机器人。详细介绍了煤矸石分选机器人的系统组成、智能识别系统 摘要： 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单,易实现,绿色环保等优势,是实现智能化煤矸石分选的重要途径该类方法分为两种研究路径,一种是需要人为提取特征进行识别的路径,一般包括煤矸图像数据采集,图像预处理,特征选择与提取和煤矸识别另一种是利用深度学习神经网络进行自主 基于光学图像的煤矸石识别方法综述 百度学术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别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术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
煤矸石在线识别与自动分选系统的研究 豆丁网
2016年5月19日 煤矸石在线识别与自动分选系统的研究第23卷第1期2003年3月西安科技学院JOURNALOFXI´ANUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYV0123No1Mar2003文章2020年8月20日 煤矸石 综合利用研究进展 贾敏 （神华准能资源综合开发有限公司，内蒙古鄂尔多斯 铝对设备 的要求比较低，但是产生的尾渣较多；酸浸 法提取氧化铝工艺流程短，产生的尾渣少，但对设备 煤矸石综合利用研究进展 cgs2023年1月21日 本发明涉及一种识别煤与煤矸石的方法及专用设备,根据电阻（绝缘性）不同在线识别煤与煤矸石识并进行分拣，属于煤矿生产、加工技术领域。背景技术煤矸石是煤生产、加工过程中的伴生物，发热量低、有害物质多，严重影响产品质量，需要及时进行识别和分拣。对粒径较小的煤与煤矸石可以 一种识别煤与煤矸石的方法及专用设备与流程 X技术网概述排矸降灰，高效准确，节能环保，高效低耗 ABT系列矿石（煤矸石）智能分选系统由合肥奥博特自动化设备有限公司研发设计。此产品通过X射线图像识别技术运用深度学习算法等先进技术，对煤和矸石进行识别，从而实现对块煤、矸石精准分选。煤矸石分选机 色选机煤矸石分选机金属矿石分选机合肥奥
基于激光雷达的双通道伪彩图像煤矸识别方法 Researching
2024年2月8日 摘要 煤矸石快速精准的识别对提升煤炭产能有着极大的影响，而现有的煤矸识别分选方法在分选设备 、准确率以及效 率上尚有不足。提出了一种基于深度学习的激光雷达双通道伪彩图像煤矸识别方法。首先，基于激光雷达距离通道信 息，设定 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 TGS智能选矸机器人基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势，是实现智能化煤矸石分选的重要途径。该类方法分为两种研究路径，一种是需要人为提取特征进行识别的路径，一般包括煤矸图像数据采集、图像预处理、特征选择与提取和煤矸识别；另一种是利用深度学习神经网络进 基于光学图像的煤矸石识别方法综述中国煤炭行业知识服务平台2022年11月5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%。基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究 CSDN博客
煤矸石近红外图像识别技术的制作方法
本发明一种煤矸石近红外图像识别技术，属于图像处理技术领域，特别涉及一种近红外视觉下的目标识别技术。背景技术目标识别技术是计算机视觉中的核心部分，准确地识别目标是顺利地进行后续图像处理的前提。目前目标识别技术广泛地应用于监控安检、武器制导、工业质检等领域。目标 智能分选系统是我们公司依托清华大学及北京大学的硕士和博士高新技术人才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，该套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，通过将已经大量成熟安全应用的射线及图像 矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司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 2022年11月16日 目前，深度学习煤矸石识别方法大多需要在高性能CPU或GPU硬件设备上进行，功耗大、体积大、发热大，不便于在复杂的井下环境中使用。 针对这些问题，本文提出了一种基于YOLOv4tiny的煤矸石识别方法，并将其部署在低功耗硬件平台FPGA上。基于YOLOv4Tiny的煤矸石图像识别及FPGA实现
基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan
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。2020年2月21日 研究了基于机器视觉的煤矸识别方法，在实验室中搭建了试验平台，开发了MFC软件应用平台，实现了煤矸实时识别选取山西西山、内蒙古和陕西神木的煤和矸石作为样本，建立了样本图像库取420张图像作为实验样本，提取样本的灰度均值、峰值灰度、能量基于机器视觉的煤矸识别系统设计及试验研究2022年10月18日 1本发明涉及煤矿技术领域，尤其涉及一种基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统。背景技术： 2煤矸石分离对环境保护和资源高效利用具有重要意义，为了实现安全高效开采，减少对环境的污染，煤矸石的自动化识别和分拣显得尤为重要。 3煤矸石识别与分拣方法有多 基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统 X技术网2023年1月31日 粉尘、噪音、高强度劳动影响员工身心健康，使用AI分选机器人可大大改善手选工作业环境，降低职业病发生率。在实际应用中，AI分选机器人完全代替人工作业，其识别率和执行机构抓取率均实现95%以上，理论效率是人工手选效率的3倍，既安全又可靠。国内首台人工智能（AI）煤矸分选机器人诞生？！ 成果推荐
X射线透射煤矸智能识别方法
2022年9月1日 煤矸图像识别是基于伪双能X射线透射（XRT）的煤矸分选技术重要环节。受煤矸紧贴或遮挡导致煤矸图像难以分割和基于人工阈值判别易导致煤矸分类识别错误影响，现有的煤矸识别方法精度不高。提出一种XRT煤矸智能识别方法。采用感受野模块（RFB）与U−Net模型相结合的模型（RFB+U−Net模型）实现 2020年6月9日 生产建筑材料：煤 矸石烧结砖，质量较好，颜色均匀；煤矸石生产轻骨料，轻骨料是为了较 少混凝土的相对密度，而选用的一类多孔骨料；生产煤矸石棉，以煤矸石 和石灰为原料，经高温融化，喷吹而成的一种建筑材料。煤矸石项目计划书 豆丁网2022年12月31日 一种基于yolovtiny和fpga的煤矸石识别系统技术领域本发明属于煤、矸石区分技术领域，尤其涉及一种基于yolovtiny和fpga的煤矸石识别系统。背景技术煤炭是我国主要能源之一，在我国的能源结构中占据绝对优势地位。随着国家双碳工业任务“碳达峰”、“碳中和”的不断推动，选煤作为煤炭资源清洁 一种基于YOLOv4tiny和FPGA的煤矸石识别系统 X技术网煤矸石智能分选系统 一、产品简介 GDRT煤矸智能分选系统是采用核物理技术对煤矸进行智能识别 分选的新一代块状煤矸智能分选设备。 该煤矸智能分选系统集机械、自动控制及核物理于一体，具有操作简单，维护方便，抗恶劣环境等一系列优点，非常 煤矸石智能分选系统 百度文库
一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统与流程
2021年10月30日 1本发明属于煤矸石识别的技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统。背景技术： 2煤炭在我国能源中占有举足轻重的地位，在煤炭开采过程中，开采到的原煤中通常会夹杂着煤矸石，煤矸石是在煤形成的过程中产生的一种含碳量较低的岩石，属于煤炭 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2020年11月27日 X 射线技术是面对面的识别，基于 X 射线识别方式的分选机无需分道布料，只要保证物料间无叠压，就可以精准识别煤和矸石。X 射线分选设备无需分道排队，若一个通道里有 2 个物体，不可避免会造成识别误差，降低分选精度，而 X 射线不分道，只要保证物料间X射线识别煤矸选煤技术对煤质分析的要求 知乎