机器人抓矸石_研究提出多机械臂协同煤矸分拣机器人

西安科技大学机械工程学院曹现刚教授团队提出一种基于煤矸图像识别和定位方法，并采用多机械臂协同煤矸分拣策略的煤矸分拣机器人。该机器人将机器视觉技术、机器人技术和深度学习技术结合，分拣效率高，煤矸快速识别和定位方法对煤矸混合样本下的目标识别准确率达到76.92%。

现阶段国内传统煤矸分离方法主要有人工选矸和机械分选。人工选矸效率低、工作强度大；跳汰选煤设备体积较大，基建投资较高且选煤过程无法完全实现自动化，会造成一定的水污染和空气污染。重介质选煤需要消耗大量的重介质，从而造成了资源的浪费，增加了分选经济成本，且对环境产生了大量污染。

曹现刚教授团队在设计机器人过程中，充分考虑了西北部产煤地区水资源缺乏，初期建设资金和运营成本过高等问题。机器人主要由拣矸带式输送机、回收带式输送机、视觉识别系统、多臂分拣模块、控制系统等组成。

煤和矸石进入视觉识别系统，采集煤和矸石的图像后，通过图像识别的方法，对多个运动目标进行高效识别和三维定位。针对已经识别与定位的矸石，进入多臂分拣模块，多个分拣机械手稳定、快速地拣取矸石，实现煤矸分拣机器人的智能化分拣。

煤矸分拣机器人涉及的关键技术主要包括：基于深度学习的煤矸图像识别方法、基于双目立体视觉的煤矸定位方法、多机械臂协同分拣模块设计。

这项研究得到了陕西省重点研发计划、陕西省教育厅服务地方科学研究计划的资金支持，研究成果以《基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究》为题发表于《煤炭科学技术》2019年第4期。

煤矸分拣机器人模型

煤矸分拣机器人的整体工作流程

论文链接

责任编辑：宫在芹

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