细粉加工设备(20-400目)
我公司自主研发的MTW欧版磨、LM立式磨等细粉加工设备，拥有多项国家专利，能够将石灰石、方解石、碳酸钙、重晶石、石膏、膨润土等物料研磨至20-400目，是您在电厂脱硫、煤粉制备、重钙加工等工业制粉领域的得力助手。
超细粉加工设备(400-3250目)
LUM超细立磨、MW环辊微粉磨吸收现代工业磨粉技术，专注于400-3250目范围内超细粉磨加工，细度可调可控，突破超细粉加工产能瓶颈，是超细粉加工领域粉磨装备的良好选择。
粗粉加工设备(0-3MM)
兼具磨粉机和破碎机性能优势，产量高、破碎比大、成品率高，在粗粉加工方面成绩斐然。
煤矿矸石分类机器
TGS智能选矸机器人
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 主动安全系统 智能摄像头自主分析拍摄画面内容，根据布置场所的不同，可识别设 主动安全系统2023年4月17日 — 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，设计了一种基于图像识别的Delta 型并联机器人应用于煤矸自动分 煤矸分拣机器人设计与关键技术分析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
矸石分拣,分拣系统,智能矸石分拣系统
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 工将矸石从块煤中分离出来，而检查性手选则是利用机器进行 分选。当煤中包含少量密度低但灰分高的块煤，且在矸石泥化 特别严重的情况下，为保证煤的质量，往往会安排进行 煤矿选矸机器人智能控制技术2022年10月18日 — 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通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。《中国煤炭杂志》官方网站
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 中国煤矿所采用的矸石 运输工具有汽车、火车、矿车和架空索道。平原地区大多将矸石堆积在荒地，或用来填充煤矿塌陷区进行复垦，或堆积成锥形或脊形煤矸石山。山区则将矸石沿山坡自由滚落排放，填平山沟，形成平 矸石百度百科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。基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan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
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5月21日 — 双机械臂煤矸石分拣机器人采用直角坐标四自由度(X, Y, Z, C)结构，X，Y，Z 轴速度为2 m/s,加速度为4 m/s 2，三轴重复精度为002 mm。为了对粒度为50～260 mm的煤矸石进行分拣，机械臂末端采用行程可控的气动机械手爪，如图12所示，机械手行程为0～年11月5日 — 为了解决煤炭人工识别分拣劳动强度大，效率和精度低的问题。基于机器视觉技术，设计了一套由硬件系统和软件系统组成的煤炭自动识别分拣系统。为实现煤炭和矸石的自动识别，提出了基于灰度共生矩阵的纹理分析识别算法，并通过支持向量机（SVM）对煤炭图像和矸石图像样本进行训练和分类 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2018年9月27日 — 煤矸分离是煤矿生产过程中的必须工序，去除矸石同时是煤炭生产清洁能源的基础，减少矸石颗粒排放就可以降低pm25 采用机械手模拟人工进行分选，矸石选出率不低于85% ，系统可以设定分选矸石或分选煤块，可靠性好。 观看视频，机器如何 Alpha智能煤矸分选机器人矸石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出一条从给定起点到目标点的无碰撞路径，且需同时满足速度快、避免与障碍物碰撞2个约束条件。基于GRRT*算法的煤矸石分拣机器人路径规划
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 — 随着煤矿智能化的发展，煤矸石分拣已进入一 个新的阶段，特别是煤矸石分拣机器人的研发，为煤 矸石分拣技术的提升注入了新的活力。煤矸石分拣 机器人是借助于矸石识别技术、机器视觉技术、机器 人技术、人工智能技术等，实现煤矸石高效分拣，随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2020年3月20日 — 针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图 煤矸石图像分类方法2023年11月8日 — 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、图像识别法等以灰度、纹理为识别特 深度学习——煤矸石识别 CSDN博客
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 — 分选机器人的效益 以年产量100 万吨煤矿为例，矸石为16 万吨：一台煤矸分选机器人能够取代16 个人工捡矸石，人工捡矸率50%，8 万吨矸石进入洗选生产流程，洗选成本30 元/吨。机器人捡矸率85%，24 万吨矸石进入洗选生产流程，对比经济指标如下：2024年4月24日 — 文章来源：《智能矿山》2023年第1期“永磁及机器人产业创新孵化实践与煤矿机器人应用”专题 作者简介：缪杰，硕士，电气研发工程师 作者单位：中煤科工集团上海有限公司 引用格式：缪杰煤矸石智能分拣机器人的研究与应用[J]智能矿山，2023，4（1）：5862煤矸石智能分拣机器人的研究与应用 百家号2020年3月20日 — 针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图 煤矸石图像分类方法2023年3月9日 — 煤矸石作为一种再生资源，其利用途径越来越广阔，对煤矸石岩石类型、矿物、化学组成的要求也有所不同，因此有必要对煤矸石进行分类。分类能对煤矸石的资源化再利用做出恰当的评价，从宏观上研究煤矸石再利用的可行性和合理性，有利于比较精确地研究各类煤矸石的质和量，消除人为堆积 11煤矸石的来源与分类 百家号
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 — 经之路,提升自主化、智能化水平是煤矿机器人的 发展方向[3]。煤矸石智能分拣机器人的出现,为煤 矸石分拣提供了新的发展思路[4]。煤矸石智能分 拣机器人通过对煤矸石进行识别、跟踪、分拣,可以 代替人工进行拣矸工作。现通过介绍煤矸石智能分拣机器人的 深度学习算法和迭代计算的煤矸分选机器人应运而生。煤矿选 矸智能机器人的研发和应用将在一定程度上解决煤炭企业的 用工难问题，实现煤矸高效分离。 2选矸机械手发展现状 在煤矿生产中，挑选矸石、提高煤质是煤矿生产的一个关 键环节。煤矿选矸机器人智能控制技术2018年6月17日 — 本实用新型公开了一种煤矿矸石充填捣实机构，它是在充填支架的底座后部设有主、副两个铰座，其中，主铰座通过十字连接件连接上一个双伸缩式捣实油缸，捣实油缸的伸出端连接上捣实头；副铰座上连接上一个侧推油缸，侧推油缸的伸出端铰接在捣实油缸的一级缸体上；捣实油缸的一级缸体的 煤矿矸石充填捣实机构pdf2018年12月1日 — 煤和矸石进入视觉识别系统，采集煤和矸石的图像后，通过图像识别的方法，对多个运动目标进行高效识别和三维定位。针对已经识别与定位的矸石，进入多臂分拣模块，多个分拣机械手稳定、快速地拣取矸石，实现煤矸分拣机器人的智能化分拣。基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究
智能选矸机器人关键技术研究
2022年4月12日 — 介绍了智能选矸机器人应用与研究现状，指出目前智能选矸机器人主要基于X射线和图像识别原理，利用高压气动分拣和桁架机器人抓取进行煤矸分离；智能选矸机器人分拣执行机构主要有桁架式、并联式、 2024年4月23日 — 煤矸石识别是煤炭智能化产业中的重要环节，而基于机器视觉的煤矸石识别技术是当前的研究重点和热点，但现有技术存在着一些问题和不足。首先揭示了外界因素对煤矸石图像采集的影响，其次阐述了煤矸石图像处理中的常用方法并指出了各方法存在的不足之处，最后总结了当前基于机器学习的煤 基于机器视觉的煤矸石识别方法综述2024年7月26日 — ⅠGB/T29162—2012煤矸石分类1范围本标准规定了煤矸石的分类类别和命名表述。本标准适用于煤矸石的产出与资源化利用。 31煤矸石Gangue在煤矿建井、开拓掘进、采煤和煤炭洗选过程中产生的干基灰分>50%的岩石。GBT291622012煤矸石分类 (标准状态：现行)pdf考拉文库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 面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究
煤矸石识别方法研究现状与展望
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 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9月2日 — 小编汇总了以下几款煤矿用破碎设备，处理煤炭、煤渣、煤矸石都非常适合： 1双级破碎机双级破碎机，也被叫做煤矸石破碎机，是煤矸石破碎工艺必备生产设备，主要是由于双级破碎机针对煤矸石破碎效果极好，主要有以煤矿用破碎机处理煤炭、煤炭石用哪种设备效果好？ 知乎
YOLOv4煤矸石检测方法研究
2022年3月23日 — 摘要： 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，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 2022年12月8日 — 目前煤矸预分选仍多为人工完成，劳动强度大、分拣效率低，且存在安全隐患，利用煤矸分拣机器人代替人工完成煤矸预分选是保障工人健康和安全、提高作业效率的有效途径。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 基于图像检测的煤矸分拣机器人实验平台智能煤矸石分选机器人的应用替代人工分选提升了煤矿的智能化程度，减轻了选矸工人的劳动强度，改善了车间职工的工作环境，保障了煤矿的生产安全，提高了选矸效率，减少了煤炭资源的损失。由于智能煤矸石分选机器人为干选设备，避免了水资源的浪费。《中国煤炭杂志》官方网站 2014年2月8日 — 《GB/T 291622012 煤矸石分类》标准下载GB/T 291622012 煤矸石分类 欢迎访问学兔兔标准下载网，学习、交流 分享 ！ 返回首页 AQ 10292019 煤矿 安全监控系统及检测仪器使用管理规范 GB/T 1949412004 煤炭机械化采样 第1部分 采样方法rar GB/T 291622012 煤矸石分类标准下载行业标准煤矿标准
基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计
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 2020年6月23日 — 近几年，随着技术的发展和进步，图像处理逐渐在煤矿相关生产环节得到 所述煤矸石分拣、分类系统包括机器人抓手8及控制系统，所述控制系统包括数据输入输出控制器、服务器和显示终端，所述数据输入输出控制器分别与所述工业 一种基于机器视觉的煤矸石分拣系统的制作方法1999年10月20日 — 国家经济贸易委员会 科学技术部文件 一、煤矸石综合利用是一项长期的技术经济政策 煤矸石是煤炭生产和加工过程中产生的固体废弃物，每年的排放量相当于当年煤炭产量的10％左右，目前已累计堆存30多亿吨，占地约12万公顷，是目前我国排放量最大的工业固体废弃物之一。煤矸石综合利用技术政策要点 中华人民共和国生态环境部2020年5月1日 — 资源浏览查阅197次。煤矸石图像分类方法,针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石 煤矸石图像分类方法煤矿井下钻场目标检测数据集资源
基于图像处理与识别技术的煤矿矸石自动分选
矸石分选是煤矿生产的重要环节 ,即在煤块中将矸石挑选出来 目前我国大块矸石的分选大多采用手选 ,工人劳动强度大 ,生产效率低 ,工作环境恶劣 ,严重影响着工人的身心健康 通过采用图像处理和模式识别技术对煤块和矸石进行识别 ,再结合计算机技术和机械自动化技术 ,从而达到了煤矸自动分选的 煤矿井下破碎煤矸石用什么机器,现代化矿井建设生产中,煤矿采煤工作面大部分采用开天窗支架放顶煤生产工艺。在开天 难免会有大量矸石落入溜槽中被拉出,虽然在溜槽或转载机控制端安装有破碎机,但目前煤矿井下用煤矸石破碎机 28/6井下防爆破碎机陕西煤矿煤矸石破碎机仪器交易网仪器交易网(7 煤矿井下破碎煤矸石用什么机器中国煤矿所采用的矸石 运输工具有汽车、火车、矿车和架空索道。平原地区大多将矸石堆积在荒地，或用来填充煤矿塌陷区进行复垦，或堆积成锥形或脊形煤矸石山。山区则将矸石沿山坡自由滚落排放，填平山沟，形成平 矸石百度百科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。基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan
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 2019年5月21日 — 双机械臂煤矸石分拣机器人采用直角坐标四自由度(X, Y, Z, C)结构，X，Y，Z 轴速度为2 m/s,加速度为4 m/s 2，三轴重复精度为002 mm。为了对粒度为50～260 mm的煤矸石进行分拣，机械臂末端采用行程可控的气动机械手爪，如图12所示，机械手行程为0～270基于机器视觉的多机械臂煤矸石 分拣机器人系统研究2022年11月5日 — 为了解决煤炭人工识别分拣劳动强度大，效率和精度低的问题。基于机器视觉技术，设计了一套由硬件系统和软件系统组成的煤炭自动识别分拣系统。为实现煤炭和矸石的自动识别，提出了基于灰度共生矩阵的纹理分析识别算法，并通过支持向量机（SVM）对煤炭图像和矸石图像样本进行训练和分类 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Alpha智能煤矸分选机器人矸石
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出一条从给定起点到目标点的无碰撞路径，且需同时满足速度快、避免与障碍物碰撞2个约束条件。2024年8月1日 — 随着煤矿智能化的发展，煤矸石分拣已进入一 个新的阶段，特别是煤矸石分拣机器人的研发，为煤 矸石分拣技术的提升注入了新的活力。煤矸石分拣 机器人是借助于矸石识别技术、机器视觉技术、机器 人技术、人工智能技术等，实现煤矸石高效分拣，随多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究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2020年3月20日 — 针对人工排矸法、机械湿选法、γ射线分选法等传统煤矸石分选方法无法兼顾快速高效性、安全无害性、简单操作性的问题，提出了基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。对煤矸石图像进行增强、平滑去噪等预处理，采用基于距离变换的分水岭算法实现煤矸石图 煤矸石图像分类方法
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