西安科技大學機械工程學院曹現剛教授團隊提出一種基於煤矸影象識別和定位方法，並採用多機械臂協同煤矸分揀策略的煤矸分揀機械人。該機械人將機器視覺技術、機械人技術和深度學習技術結合，分揀效率高，煤矸快速識別和定位方法對煤矸混合樣本下的目標識別準確率達到76.92%。
現階段國內傳統煤矸分離方法主要有人工選矸和機械分選。人工選矸效率低、工作強度大；跳汰選煤裝置體積較大，基建投資較高且選煤過程無法完全實現自動化，會造成一定的水汙染和空氣汙染。重介質選煤需要消耗大量的重介質，從而造成了資源的浪費，增加了分選經濟成本，且對環境產生了大量汙染。
曹現剛教授團隊在設計機械人過程中，充分考慮了西北部產煤地區水資源缺乏，初期建設資金和運營成本過高等問題。機械人主要由揀矸帶式輸送機、**帶式輸送機、視覺識別系統、多臂分揀模組、控制系統等組成。
煤和矸石進入視覺識別系統，採集煤和矸石的影象後，通過影象識別的方法，對多個運動目標進行高效識別和三維定位。針對已經識別與定位的矸石，進入多臂分揀模組，多個分揀機械手穩定、快速地揀取矸石，實現煤矸分揀機械人的智慧型化分揀。
煤矸分揀機械人涉及的關鍵技術主要包括：基於深度學習的煤矸影象識別方法、基於雙目立體視覺的煤矸定位方法、多機械臂協同分揀模組設計。
這項研究得到了陝西省重點研發計畫、陝西省教育廳服務地方科學研究計畫的資金支援，研究成果以《基於多機械臂協同的煤矸分揀方法研究》為題發表於《煤炭科學技術》2023年第4期。
煤矸分揀機械人模型
煤矸分揀機械人的整體工作流程
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