基于机器视觉的煤中杂物智能分选系统研究

• 作者: 刘峰 吕子奇 张康辉 徐志强 李佰云 杨永强 王卫东 薛峰
• 来源期刊: 选煤技术
• 关键词: 杂物分拣 杂物智能分选系统 机器视觉 系统分拣率
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 自动化与智能化
• 页码范围: 87-91
• 页数: 5页
• 分类号: TD948.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16447/j.cnki.cpt.2020.02.021

摘要

为解决煤炭分选过程中杂物对生产的影响及由此产生的各种问题,设计了基于深度学习和机器视觉的集煤中杂物智能识别、定位和分拣于一体的杂物智能分选系统.该系统建立了基于语义分割的像素级杂物识别模型,计算成本比标准卷积网络模型降低8～9倍;构建了复杂环境条件下的机械手精准抓取策略,能够避开干扰物,实现硬质物料、轻质物料抓取点的精确选择.在涡北选煤厂的应用测试表明,该系统杂物检测准确率为96.647％,机械手分拣成功率为94.759％,系统分拣率为91.640％,能够高效除去煤中杂物,提高了杂物分选过程的智能化水平.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛峰		4	3	1.0	1.0
2	刘峰		1	0	0.0	0.0
3	李佰云		1	0	0.0	0.0
4	杨永强		1	0	0.0	0.0