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煤矸分拣机器人设计与关键技术分析

Design and key technology analysis of coal-gangue sorting robot

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煤矿智能化是实现煤炭工业高质量发展的核心技术支撑,煤矸在线分拣机器人可实现煤和矸石的自动识别与分拣,是实现煤矿智能化分选的重要装备.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拣领域.阐述了煤矸分拣机器人的工作原理和设计方案,针对煤矸分拣的特定工况场景,对工业相机、光源、镜头等图像识别系统的硬件进行了选型设计.提出了一种基于灰度和纹理特征融合的煤矸图像SVM识别算法,介绍了机器人控制系统的软件功能设计方法,最后搭建了试验平台并进行了多组煤矸在线识别分拣试验.结果表明,该并联机器人可有效对煤和矸石进行自动识别,并通过控制机器人气动机械手实现对6 kg以下的矸石抓取.针对设计及试验过程中遇到的问题,进一步提出了机器人刚柔耦合动力学模型和误差传递规律、基于深度学习和多特征融合的煤矸石识别算法、考虑外部负载干扰的并联机器人自适应稳定控制策略等关键技术,为进一步加快煤矸分拣并联机器人的推广应用,最终实现煤矿智能化、无人化分选提供一种新途径.

商德勇、章林、牛艳奇、范迅

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中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083

中国矿业大学(北京)智慧矿山与机器人研究院,北京 100083

芜湖国营机械厂,安徽 芜湖 241000

煤矿智能化 智能分选 煤矸分拣 并联机器人 图像识别

中国工程科技发展战略宁夏研究院战略咨询资助项目国家自然科学基金面上项目国家自然科学基金创新研究群体项目

2019NXZD25217415452121003

2022

10.13199/j.cnki.cst.ZN20-040

煤炭科学技术
煤炭科学研究总院

煤炭科学技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：2.095
ISSN：0253-2336
年,卷(期)：2022.50(3)
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