【摘 要】
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煤矸石是煤矿在产煤和洗煤时所排放的固体废物,我国由于工业发展起步较晚,在分拣煤矸石时,多采用传统的视觉标记和人工分选相结合的方法对煤矸石进行分拣,该方法不仅存在对煤矸石的识别效率低,过程复杂,泛化能力低等缺点,裸露的煤矸石释放出的有毒气体还会对分拣工人的健康造成很大的危害。针对以上问题,为实现煤矸石的自动化分拣,在SSD目标检测算法的基础上,本文提出了一种改进SSD目标检测算法,用于煤矸石的分拣。
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煤矸石是煤矿在产煤和洗煤时所排放的固体废物,我国由于工业发展起步较晚,在分拣煤矸石时,多采用传统的视觉标记和人工分选相结合的方法对煤矸石进行分拣,该方法不仅存在对煤矸石的识别效率低,过程复杂,泛化能力低等缺点,裸露的煤矸石释放出的有毒气体还会对分拣工人的健康造成很大的危害。针对以上问题,为实现煤矸石的自动化分拣,在SSD目标检测算法的基础上,本文提出了一种改进SSD目标检测算法,用于煤矸石的分拣。研究了Delta并联机器人的结构特点,对其进行了自由度和运动学上的求解,分析并验证了Delta并联机器人分拣煤矸石的可行性。针对对煤矸石目标检测任务中的目标定位研究,分别采用张正友标定法和Tais算法对Delta机器人进行了相机标定和手眼标定,对Delta并联机器人的机械手以及相机之间的转换关系进行了求解,最终完成了Delta并联机器人的标定任务,并经过试验验证了标定的准确性。针对煤矸石的目标识别,通过对目前先进目标检测络的对比和筛选,采用将resnet网络对VGG16网络进行替换处理的方式,对SSD目标检测网络中的浅层网络中引入残差结构,并针对煤矸石目标检测属于小型、密集型目标检测,在SSD网络中结合了FPN网络,提出一种适用于50-150mm煤矸石目标检测尺度的改进SSD目标检测算法,并在实验中验证了优化后的网络较之前其m AP值有了较大的提高,漏检率和误检率也明显减少。模拟实际环境对实验平台进行了搭建,并在实验平台上进行了煤矸石目标检测任务的实验。实验结果表明,在优化后的SSD目标检测网络能够准确地对煤矸石进行识别、定位和分类。验证了本文方法的正确性。
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