一种基于人工智能图像识别的选煤系统技术方案

本发明专利技术的基于人工智能图像识别的选煤系统，设置有横断面下部接近V字形的滑槽，煤料从上方落于滑槽的起始段，并滑行至滑槽的末端，自动排成一行；在煤料沿滑槽移动的过程中，首先用喷枪吹洗煤料上的煤灰煤泥，使之露出内部固体的表面，再在到达末端前，由摄像装置实时拍摄并发送拍摄图像至控制模块，控制模块通过人工智能图像识别技术实时识别为矸石或煤块，并控制矸石剔除机构动作，将矸石从煤块中剔除。本发明专利技术对矸石分选准确率高，设备简单，处理粒级宽，处理能力大，可以替代大部分的人工；且设备简单易维护，便于部署在井下，在煤料起吊出井之前即将矸石筛选出来并留在井下，更可有效地降低矸石出井量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能图像识别的选煤系统
本专利技术属于煤矿开采
，具体涉及一种基于人工智能图像识别的选煤系统。
技术介绍
长期以来，中国煤炭资源的开采量居高不下，每年达到几十亿吨，全国有大小煤矿5000余座。近年来采煤机械化自动化程度在不断提高，但是煤矸石的分选一直是难题。矸石的存在，一方面增加了煤料中的灰分，降低了原煤的品质，另一方面，在后续生产运输的各个环节，都会对设备的运转带来过度磨损，甚至卡链停机等危害。因此，原煤升井后，第一步就需要在煤料中分离并捡出矸石，保留煤，即选煤。传统使用的主要选煤工艺，都是基于煤块与矸石在基本物理属性上的差异，例如密度不同、表面亲疏水性不同等差异，基本可分为水洗法和干洗法。其中，水洗工艺是根据煤块和矸石在水中的不同表现，使用大量的水，通过包括浮选机、跳汰机、重介质旋流器等设备，对煤块和矸石进行分离的方法。但是，很多煤资源都蕴藏在干旱缺水地区，而水资源匮乏已经成为对当地煤资源开发和加工的制约因素。并且，年轻煤质遇水容易泥化，另外在严寒地区，水洗还会带来产品冻结等诸多问题。而干洗工艺，则是通过制造强空气对流，即风选工艺，根据煤块与矸石的不同比重，对其加以分离的技术，包括碎选、空气中介旋流器、复合干选等方式。但是，其所能处理的粒极很窄，只能处理小于80毫米的物料；且分选精度很低，风选的排矸率一般为80-90%，矸中带煤率大于5%，通常为6-8%；水分影响也大，原煤水分大时，会堵塞床面风孔，破坏正常供风，恶化分选效果，乃至无法进行，故通常要求外水小于7%；并且含矸量增加时，矸石混入的几率也相应增加。而风选设备的功耗却很高，一台每小时处理240吨原煤的风选机，其装机功率为650千瓦，即平均每吨原煤需要消耗2.5-3度电来进行分选。并且，因为其自动化程度较低，故操作人员的经验和责任心对分选效果影响较大。近年随着人工智能技术的发展，发展出一些人工智能选煤技术，例如采用X光透射成像，来进行煤块和矸石的区分。这种技术不但成本高，还有较大的安全性问题，设备也比较复杂。因此，现有技术有待于进一步改进和提高。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能图像识别的选煤系统，以解决现有技术的选煤工艺，需要人工识别和拾取，以及浪费资源和能源的技术缺陷，且比其他智能选煤设备的结构更加简单，容易维护，易于部署在井下。本专利技术公开了一种基于人工智能图像识别的选煤系统，包括：至少一滑槽，所述滑槽沿滑行方向的下游的横断面为接近V字形；煤料落于所述滑槽的起始段，沿滑槽滑动移动至所述滑槽的末端；每条所述滑槽设置至少一喷枪，设置于每条所述滑槽的上方，所述喷枪用于喷洗所述煤料；至少一摄像装置，所述摄像装置正对并用于实时拍摄移动中的所述煤料，及传送拍摄图像至一控制模块，所述控制模块用于通过深度学习的人工智能视觉图像识别技术识别矸石和煤块；至少一矸石剔除机构，所述矸石剔除机构接受从所述控制模块发送来的识别结果后动作，将识别出的矸石剔除；所述识别结果包括识别出的矸石位置；所述接近V字形为中间下陷、两侧壁面向上展开的形状，包括正放的V字形或U字形或开口向上的圆弧形。优选地，所述滑槽的滑行曲线为向下倾斜的直线或最速降线，最速降线适合承接在起始段垂直降落的煤料。优选地，所述滑行曲线的起始段为弯曲向下的抛物线形状，用于承接从传送带抛落的煤料。具体曲线由传送带速度和落差，根据抛物线运动曲线确定。优选地，所述矸石剔除机构包括设置于所述末端的下方的击杆或击锤，所述击杆或击锤在控制模块的控制下动作，击打识别出的矸石，改变其下落路线。或优选地，所述矸石剔除机构包括设置于所述滑槽上方的至少一可移动的机械手，所述机械手由所述控制模块控制，可移动至所述滑槽内抓取矸石。优选地，还包括一震动模块，所述震动模块用于震动所述滑槽，帮助所述煤料向所述末端滑动。优选地，还包括滑槽状态监测和识别系统，所述滑槽状态监测和识别系统拍摄滑槽的图像并传送至所述控制模块；所述控制模块通过人工智能视觉图像识别技术识别所述滑槽的状态，包括是否被堵塞、是否煤料供应中断、是否有过大煤料、以及所述煤料是否是需要扔弃的矸石。更优选地，还包括所述滑槽的疏通机构，当所述滑槽被监测到发生堵塞时，所述疏通机构用于疏通所述滑槽，并在无法疏通时发出告警。进一步优选地，所述疏通机构还包括过大煤料处理装置，用于在过大煤料无法落入所述滑槽时，处理过大煤料，包括捡出或击碎处理。优选地，所述控制模块包括图像照度提升算法，用于对传入的所述拍摄图像作数字化照度提升，帮助人工智能视觉分析提高识别准确率，利于昏暗条件下尤其是井下工况下，提高人工智能图像识别的准确度。优选地，所述控制模块包括图像去雾算法，用于对传入的所述拍摄图像作数字化处理，去雾除霾除尘，利于空气灰尘较高环境下尤其是井下工况下，提高人工智能图像识别的准确度。优选地，还包括震动煤筛，用于将小于设定尺寸的煤料在进入所述滑槽之前筛选掉，不进入所述滑槽。在一个更佳的实施例中，所述滑槽的起始段布设有一组孔径小于设定尺寸的多孔筛，用于将小于设定尺寸的煤料筛除。优选地，所述喷枪喷出的流体为高压空气。更优选地，所述高压空气中还添加水雾，用于降低空气中的粉尘，和使得煤料表面适度湿润，以增加视觉辨识度。优选地，还包括一通风系统，用于降低空气中粉尘的浓度，增加所述摄像装置所拍摄图像的清晰度。优选地，所述喷枪正对滑槽的喷射点前后，滑槽上方封闭或半封闭，用于防止煤料飞溅。优选地，所述摄像装置的镜头设有用于清洁镜头的清洁装置，以增加所述摄像装置所拍摄图像的清晰度。更优选地，所述清洁装置为刃部贴合所述镜头的刮片，并配合一个清洗液喷头。更优选地，多条所述滑槽分别具有不同的大小型号，用于容纳不同粒级范围的煤料。进一步优选地，多条所述滑槽并排向下，一出煤板从所述滑槽的上方横跨各个所述起始段，所述出煤板沿宽度方向的侧面向各个起始段倾斜；煤料在沿所述出煤板滑动前进的过程中，从所述侧面滑落至各个起始段，沿各个滑槽下滑至末端后下落；各个末端的下方都设有至少一个击杆或击锤。更进一步优选地，所述出煤板设有将煤料横跨各个滑槽而传送的传送带，在传送过程中煤料从侧面滑落至各个起始段。在一个更佳的实施例中，多条所述滑槽并排，构成一下滑面，所述下滑面的起始段上方设有所述出煤板；还设置至少一个机械手，所述机械手可移动至所述下滑面的各处拾取矸石。本专利技术还公开了所述基于人工智能图像识别的选煤系统的工作方法，包括步骤：a.煤料在所述滑槽中向下滑动；b.喷枪喷射并冲刷所述煤料；c.摄像装置实时拍摄冲刷后的所述煤料；d.摄像装置实时传送拍摄图像至控制模块；e.控制模块识别出矸石或煤块后，发送识别结果至矸石剔除机构；f.矸石剔除机构根据识别结果动作，将矸石从煤块中剔除。本专利技术的基于人工智能图像识别的选煤系统，设置有至少一条滑槽，所述滑槽沿滑行方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能图像识别的选煤系统，其特征在于，包括：/n至少一滑槽，所述滑槽沿滑行方向的下游的横断面为接近V字形；煤料落于所述滑槽的起始段，沿滑槽滑动移动至所述滑槽的末端；/n设置于每条所述滑槽的上方的至少一喷枪，所述喷枪用于喷洗所述煤料；/n至少一摄像装置，所述摄像装置正对并用于实时拍摄移动中的所述煤料，及传送拍摄图像至一控制模块，所述控制模块用于通过深度学习的人工智能视觉图像识别技术识别矸石和煤块；/n至少一矸石剔除机构，所述矸石剔除机构接受从所述控制模块发送来的识别结果后动作，将识别出的矸石剔除；/n所述识别结果包括识别出的矸石位置；/n所述接近V字形为中间下陷、两侧壁面向上展开的形状，包括正放的V字形或U字形或开口向上的圆弧形。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能图像识别的选煤系统，其特征在于，包括：
至少一滑槽，所述滑槽沿滑行方向的下游的横断面为接近V字形；煤料落于所述滑槽的起始段，沿滑槽滑动移动至所述滑槽的末端；
设置于每条所述滑槽的上方的至少一喷枪，所述喷枪用于喷洗所述煤料；
至少一摄像装置，所述摄像装置正对并用于实时拍摄移动中的所述煤料，及传送拍摄图像至一控制模块，所述控制模块用于通过深度学习的人工智能视觉图像识别技术识别矸石和煤块；
至少一矸石剔除机构，所述矸石剔除机构接受从所述控制模块发送来的识别结果后动作，将识别出的矸石剔除；
所述识别结果包括识别出的矸石位置；
所述接近V字形为中间下陷、两侧壁面向上展开的形状，包括正放的V字形或U字形或开口向上的圆弧形。


2.根据权利要求1所述的人工智能选煤系统，其特征在于，所述滑槽的滑行曲线为向下倾斜的直线或抛物线或最速降线。


3.根据权利要求1所述的人工智能选煤系统，其特征在于，所述矸石剔除机构包括设置于所述末端的下方的击杆或击锤，所述击杆或击锤在控制模块的控制下动作，击打识别出的矸石，改变其下落路线。


4.根据权利要求1所述的人工智能选煤系统，其特征在于，所述矸石剔除机构包括设置于所述末端的上方的至少一可移动的机械手，所述机械手由所述控制模块控制，可移动至所述滑槽内抓取矸石。


5.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑鸿，殷卫峰，陈文生，陈百川，
申请(专利权)人：郑鸿，
类型：发明
国别省市：上海;31