面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究

随着煤炭分选行业对智能化干分选煤技术需求和煤矸图像识别方法需求的增长,研究煤矿复杂分选条件下煤矸混合特征图像的识别方法显得愈发重要.依据深度学习、图像识别和无线通信等理论,设计基于卷积神经网络的煤矸识别定位系统.根据煤矿分选过程的复杂条件,分析煤矸表面特征的5种状态类别,构建煤矸数据集.基于迁移学习的改进AlexNet...     

基于深度卷积网络的矿岩图像分割算法研究

在金属矿开采过程中,矿石图像的人工智能分割有着重要作用,但是采场爆堆矿岩分布状况复杂,矿岩图像颗粒粘连严重难以分割。现有的矿岩图像分割方法通常是先利用滤波降噪,再采用分水岭算法分割图像,这种方法存在局限性强和参数调整复杂等问题,不适合用于实际应用。结合矿岩图像特征和矿山实际需求,提出了一种基于U-Net深度卷积网络和Open CV的矿岩图像分割算法,该算法将深度学习创新应用到矿岩图像分割领域,与最大类间方差法、聚类分析、边缘提取等分割方法相比,该算法分割精度高,分割效果好,并且可以直接获取效果图中矿岩块的数量,极大减少了图像的后续处理工作量。     

基于双目视觉深度感知的带式输送机煤量检测方法

针对带式输送机存在煤料图像难以识别,以及煤料内部颗粒间隙非均匀随机分布导致体积难以计算的问题,提出了一种由运输煤料识别模块、运输煤料三维信息提取模块和运输煤料量计算模块3部分组成的基于双目视觉深度感知的带式输送机煤量检测方法。其中,运输煤料识别模块采用小波变换算法增强运输煤料图像,并结合K-means聚类算法分割出煤料图像;然后,运输煤料三维信息提取模块采用双目视觉方法获取煤料图像各点的深度信息,从而得到运输煤料三维点云信息;最后,运输煤料量计算模块将Delaunay算法与T-S模糊推理算法相结合,求得煤料体积,进而应用煤量计算公式实现煤量的检测。利用实际图像进行了实验研究,结果表明所提方法的有效性。     

用于智能煤矸分选机器人的改进型VGG网络煤矸识别模型

目前机器人煤矸识别方法准确率较低,速度较慢,以及对硬件要求较高等问题都限制了其实用化发展。鉴于深度卷积神经网络在图像识别上取得的优异效果,提出用于智能煤矸分选机器人的改进型VGG网络煤矸识别模型。扩大VGG16网络感受野并引入残差结构以提升模型网络性能,增加噪声和数据增强提升模型泛化能力。实验结果表明,改进型VGG网络煤矸识别模型的识别准确率提升了2.01%,召回率提升了2.58%,减小了所需内存,解决了VGG16网络效率低的弊病。同时模型的各项性能指标明显高于其他经典网络模型,更加满足煤矸分选机器人的各项实用化需求。     

基于机器视觉的煤中杂物智能分选系统研究

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。     

基于深度学习的无人机影像建筑物自动提取

在无人机影像建筑物自动提取过程中,传统地物分类算法其精度已无法满足生产过程中的分类要求。为此,文章提出以深度学习技术结合条件随机场应用于无人机影像建筑物的自动提取方法。首先利用基于残差模块的卷积神经网络对图像进行特征提取,然后利用全卷积对图像进行反卷积,恢复图像特征。基于初步分类结果,利用条件随机场模型进行边缘细化。通过对实验结果进行分析,验证了该算法应用于无人机影像建筑物自动提取的可行性。     

基于微型YOLOv3的煤矸识别模型改进研究

针对煤炭开采过程中含有矸石伴生物的问题,提出了一种改进的基于微型YOLOv3的煤矸石快速识别模型,该模型包含空间金字塔池(SPP)网络、挤压激励(SE)模块和膨胀卷积模块。首先,SPP网络通过单个卷积层对图像进行预处理,得到合适的图像的尺寸;然后,采用SE模块,增强了RGB图像中各通道间的关联性,使网络能够准确捕捉关键信息,提高网络灵敏度;最后,在不增加参数的情况下,利用扩大接受域的膨胀卷积进一步优化,实现煤矸石的快速识别。结果表明,与微型YOLOv3相比,所提模型的平均交叉过并(Avg IOU)高达0.49%,每张图像所需时间和损耗分别降低了7.41%和51.30%。该网络的平均精度比Faster RCNN提高3.14%,达到0.994。研究表明,该模型是一种高效、快速的矸石分选识别模型,对煤矸石智能分选方法的选择具有一定的借鉴意义。     

基于深度学习YOLO模型的植物图像识别算法研究

为提高YOLO模型进行植物图像快速识别的准确率,对基于深度学习YOLO模型算法进行研究.在传统网络模型的基础上,引入了可变形卷积,将损失函数加入分类函数层中,有效的提高了模型的泛化性能,结合cuDNN库进行并行计算,提高了算法的效率.采用改进的YOLOv3网络模型结合公开数据集进行测试,实现了102种植物的有效识别,平...     

基于U-MobileNet网络的煤矿刮板输送机故障检测方法研究

目前，基于传统图像方式的刮板机故障检测方法得到了广泛应用，然而由于实际生产过程中刮板形态多变，同时存在着被输送物质附着等会对检测结果带来较大干扰，影响检测的准确度。针对当前传统图像检测无法准确识别刮板的问题，提出了一种基于图像增强与深度网络结合的方法来准确识别刮板轮廓。首先，利用自适应直方图均衡的图像增强方法增加刮板与背景之间的对比度，提高刮板可区分度；然后，利用U-MobileNet深度网络对刮板进行轮廓分割，根据轮廓计算刮板的倾斜角度，给出故障报警。根据实验结果，本文方法分割准确度在87.32%,在单张图片的推理时间为81 ms,可以有效分割出刮板轮廓，提升检测准确度。     

煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化

煤矸图像的在线准确快速识别是煤矸智能分选的关键,深度卷积神经网络能够解决这一问题。以实际生产状态下采集的煤与矸石图像为训练与测试样本,基于ResNet等经典网络与SqueezeNet等先进轻量级网络建立了煤矸图像识别模型,分析了各模型的训练收敛情况。基于k-means++判断模型中不同卷积核所提取特征的相似程度,基于模型剪枝技术对相似度高的卷积核进行裁剪,实现了识别模型的优化与压缩。以识别精度、模型规模和模型运算复杂度为评价指标,定量衡量了压缩前后各模型的测试性能。分析了压缩后的模型对煤矸难、易识别样本的分类热力图可视化结果,揭示了模型的识别机理与分类依据。结果表明:利用多数现有的CNN框架建立模型均可以对煤和矸石有效识别,但网络复杂度过低则特征提取能力不足,网络复杂度过高则易产生更严重的过拟合情况,即模型复杂度对识别精度影响较大;基于模型剪枝得到的煤矸识别模型可以将煤的截断面处因镜质组成分而产生的反光现象作为识别煤的可靠依据,同时准确捕捉煤与矸石由于硬度不同所产生的轮廓、纹理、表面平整度等差异,综合给出识别结果。压缩后的模型在计算量与模型大小减少10倍的同时,识别精度提升了17.8%,实现节约计算与存储资源的同时提升识别精度,模型性能明显优于常规网络模型。     

小样本下结合X射线透射技术的数据增强型矿石分类方法

摘 要：目的 针对工业领域利用深度学习模型对矿石进行在线分选时,矿石样本稀少导致的模型过拟合、分类准确率低等问题,提出一种结合X射线透射成像技术的矿石数据增强分类方法。该方法基于改进辅助生成对抗网络（Enhance-based Classification ACGAN-gp, EC-ACGAN-gp）,可实现对矿石品位的精准预测。方法 首先,在模型架构上,判别器和生成器采用卷积和连续残差块构建,引入注意力机制捕捉矿石细节特征,并使用Wasserstein距离和梯度惩罚重构判别器的损失函数,以提高对抗训练的稳定性,避免模式崩溃。其次,在算法上,增加辅助分类器与生成器协同训练,生成高质量样本并扩充原始数据集。最后利用判别器对矿石样本进行类别预测。结果 实验结果表明,模型分类准确率可达89.62%。结论 所提方法可有效提高小样本条件下矿石品位的分类精度,模型生成的矿石样本泛化性良好,对提高其他识别网络在矿石品位预测方面的性能均适用。     

基于BP神经网络的双能X射线透射的 金属识别算法

双能X射线透射识别技术可识别物质种类，是一种能用于废金属回收的新方法。在废金属识别算法中，目前的曲线拟合识别算法只能在物质厚度较小时能较好的拟合，识别准确性和厚度范围不能满足废金属分选要求，并且不能解决X射线源扇形效应的影响。针对现有算法的不足，基于 曲线提出 识别特征，提高了识别的厚度范围；提出将物料位置作为识别特征，解决了扇形效应；结合 特征和位置特征提出基于BP神经网络算法的废金属分类模型。通过铜和铝物料实验对比，结果表明识别准确率从81.4%提高到了94%。     

井下废石破碎系统在宝山矿深部开采中的应用

湖南宝山有色金属矿业有限责任公司深部矿体开采时建立井下废石破碎系统,采用颚式破碎机和复合破碎机在井下对废石进行两级破碎,应用脱水网格振动筛脱去一级破碎废石中的含水浆体,有效解决高含水废石破碎时堵塞复合破碎机的问题,并应用密闭或半密闭方式通风除尘系统改善破碎硐室空气粉尘问题,实现了井下废石不出窿,废石破碎骨料直接用于井下采场胶结充填。     

卷积神经网络在图像识别技术中的应用研究

为了有效提高图像目标识别率，采用卷积神经网络，重点分析了卷积神经网络的层级结构，主要研究了卷积层、全连接层、池化层，设计了卷积神经网络的实验样本，针对数据集进行了十类识别目标任务，得到了Sar10卷积神经网络结构，对于不同目标，卷积核提取独有的特征。最后进行了基于卷积神经网络的SAR图像目标识别。研究得出，卷积神经网络模型大大提高图像目标识别。     

基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法

人脸、指纹和虹膜等生物识别方法在井下复杂环境限制下常常比较模糊,导致基于这些生物特征的煤矿井下人员身份识别率不高。本文在残差神经网络和栈式卷积自动编码器的基础上,提出了一种基于双流神经网络(TS-GAIT)的步态识别方法。主要利用残差神经网络提取步态模式中包含时空信息的动态特征,利用栈式卷积自动编码器提取包含生理信息的静态特征,并采用一种新颖的特征融合方法实现动态特征和静态特征的融合表征。提取的特征对角度、衣着和携带条件具有鲁棒性。在CASIA-B步态数据集和采集的煤矿工人步态数据集(CM-GAIT)上对该方法进行实验评估。结果表明,采用该方法进行煤矿井下人员步态识别是有效可行的,与其他步态识别方法相比准确率有显著提高。     

Sand production with VSI crushing and air classification: Optimising fines grading for concrete production with micro-proportioning

Crushed sand fines have a pronounced effect on fresh concrete rheological properties, which can be controlled through a concrete micro-proportioning approach, i.e. optimisation of the particle size distribution (PSD) in the very fine range of the grading (⩽250 μm). The paper describes a study where possibilities of producing crushed sand by combining high-speed (70 m/s) vertical shaft impact (VSI) crushing and static air classification are explored to enable the micro-proportioning approach in full-scale aggregate and concrete production. In addition, the effect of rock resistance to fragmentation (crushability) on the shape improvement and fines generation during high-speed VSI crushing is experimentally studied.The VSI crushing experiment results show that an acceptable level of crushed sand particle (1.25–8 mm) equi-dimensionality (flakiness index lower than 5–8%) can be achieved for all processed feeds, regardless of the parent rock crushability or initial particle shape. The amount of fines smaller than 63 μm and 125 μm generated during high-speed VSI crushing is very strongly governed by the resistance to fragmentation of the processed rock materials. Analysis of the air classification results show possibilities of modelling a variety of different crushed sand fine particle (⩽250 μm) grading curves independently of the rock type, amount of fines or grading of the crushed sand product after the VSI crushing.     

动力电池电芯破碎试验研究

分析了动力电池破碎产品的物料特性及影响破碎效率的关键因素,为了实现废旧动力电池的高效回收,设计了破碎试验装置,结果表明,矩形刀、锯齿刀、V型刀3种刀型转子中,矩形刀转子破碎后产品形状规则,挤压变形少,粒度更细,破碎效率高,产品中少有折叠和挤压现象,易于后续分选。矩形刀转子在转速653 r/min、间隙1 mm条件下,破碎产品中-19 mm粒级新增率达到90.5%。     

Algorithm for dynamic cone crusher control

Cone crushers are used in the mineral, mining, and aggregate industry for fragmentation of rock materials. Control systems for cone crusher settings are widely used for compensating for wear and protecting the machines from high pressure. However, these systems focus on the crusher and not the crushed products.By applying measurement devices on the process the crusher can be run optimally from the saleable products point of view (unlike most existing systems which only protect the machine) in each time. The measurement devices can be mass flow meters, e.g. conveyor belt scales. To analyze data from the process and convert them to a desired CSS value, an algorithm was developed.The developed algorithm is tested and evolved at a real crushing plant for aggregates. The algorithm was loaded into a computer which could communicate with the crusher control system, read data from three mass flow meters, and also interact with the operators. The computer was reachable over the Internet by the researchers at Chalmers and the algorithm was tuned and improved on-line.The result is an algorithm which was capable of providing CSS set-points to the automatic setting regulation system. The amount of saleable product from the crushing stage improved 3.5%, when not limited by the hydraulic pressure, compared to when a fixed closed side setting is used. The use of the algorithm automatically compensates for changes in the feed material and it also decreases the need for calibration of the underlying system.     

有色金属矿山尾矿综合利用进展

有色金属矿山尾矿的大量排放堆存占用土地,造成矿产资源的浪费,以及存在直接或潜在的安全隐患和环境危害。通过有色金属矿山尾矿综合利用的研究现状总结,阐述了有色金属矿山尾矿以下利用现状:再选回收有价金属及非金属矿物;在环保领域用作吸附剂、中和剂及滤料;用作原料或辅料制备地聚物、分子筛、白炭黑及硅微粉;用于制砖、水泥、混凝土、陶瓷及玻璃;用作土壤改良剂和制备化肥;用于井下充填材料。并分析论述了综合利用中存在的问题与困境,指出需持续不断的加大科研投入,对已有的综合利用技术进行创新以降低成本、技术难度及简化工艺,且探索新的利用途径以扩大尾矿的使用范围、消纳量及提高附加值。      

有色金属深井采矿研究现状与科学前沿

介绍了国内外金属矿山深部开采技术与研究概况,提出了诱变深井高应力、高地温、高井深为有利因素,变革深井开采技术所应解决的关键科学问题。