煤炭工程

作者：王卫东,吕子奇,张成联,等

单位：煤炭工程编辑部

关键词：杂物,除杂方法,人工智能,图像识别,

煤炭中混入的各种杂物不仅影响煤炭质量，还会对煤炭加工设备、运输工具造成损害，甚至引发安全事故，有效排除煤中杂物是煤炭生产亟待解决的关键问题。杂质脱除的难易程度随着科学技术的发展而发生着变化，也决定着除杂选用的方法与手段。传统的除杂很大程度上依靠杂质的物理性质，金属类杂物一般采用除铁器清除，跳汰分选与浅槽分选过程可清除部分轻质杂物，拦杂钩和拦杂网也可清除部分轻质杂物，往往多种方法联合使用，发挥各自的优势。随着人工智能技术的发展，通过实时捕获杂物的图像和三维数据，运用计算机视觉算法对杂物进行快速、准确的识别与定位，随后指导机械手进行精准抓取，可实现杂物的精准分离。该方法实施的关键是需要建立较完备的数据集、设计精准识别算法和抓取控制策略。煤炭洗选过程中杂物的智能清除有利于推动煤炭行业的智能化转型、提高生产效率和产品质量、降低劳动强度和成本。

来源：2024年第10期

《煤炭工程》期刊编辑部

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