【摘 要】
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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
【机 构】
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中国矿业大学（北京）,淮北矿业集团涡北选煤厂,北京英特珂玛智能科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51274208)
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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。
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