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面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究被引量：24: 1; 作者曹现刚刘思颖 +2 位作者王鹏许罡吴旭东《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期237-246,共10页; 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... 展开更多; 关键词煤矸图像检测煤矸分拣机器人煤矸识别定位系统多源煤矸数据集深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

贪心策略与调度规则融合的煤矸分拣机器人多任务分配方法: 2; 作者曹现刚丁文韬 +3 位作者吴旭东王鹏藏家松刘依哲《工矿自动化》 2025年第4期64-73,139,共11页; 煤炭复杂的原煤开采工艺与原煤含矸率变化导致带式输送机上矸石的到达率、位置坐标和粒度大小呈现非线性变化,影响煤矸分拣的综合收益。在综合考虑矸石队列特征与排队论调度规则的基础上,提出了贪心策略与调度规则融合的多机械臂煤矸分... 展开更多; 关键词煤矸分拣机器人多机械臂时变原煤流多任务分配贪心策略调度规则组合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究被引量：38: 3; 作者曹现刚费佳浩 +2 位作者王鹏李宁苏玲玲《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期7-12,共6页; 针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题,提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人,重点研究了该机器人的多动态目标多机械臂协同煤矸分拣方法。为了解决工业现场环境下的矸石识别问题,提出了一种基... 展开更多; 关键词煤矸分拣机器人深度学习煤矸识别协同策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进ORB的复杂场景煤矸石匹配算法: 4; 作者曹现刚王虎生 +3 位作者王鹏吴旭东向敬芳李虎《煤炭工程》北大核心 2024年第6期189-195,共7页; 在煤矸石分拣过程中,传统方法通过视觉识别与胶带速度预测煤矸石实时位姿,然而,由于煤矸石随胶带高速长距离运输过程中常发生打滑和跑偏现象,预测位姿与分拣区域实际位姿不一致,导致机械臂空抓、误抓,影响分拣效率。针对这一问题,提出... 展开更多; 关键词图像处理特征匹配煤矸分拣机器人 BEBLID 网格运动统计 ORB; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究被引量：24: 1; 作者曹现刚刘思颖王鹏许罡吴旭东; 机构西安科技大学机械工程学院陕西省矿山机电装备智能检测重点实验室; 出处《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期237-246,共10页; 基金国家自然科学基金面上资助项目(51975468) 陕西省重点研发计划资助项目(2018GY-160) 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(18JC022)。; 文摘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网络和RPN网络获取煤矸混合特征图像样本的分类信息和像素坐标,通过相机标定方法获得像素坐标在相机坐标系中的位置坐标。构建煤矸分拣机器人分布式控制系统的局域网络,实现识别定位系统与主控系统的实时煤矸检测信息交互。基于煤矸识别定位系统对煤矸图像的检测模型进行测试,试验结果表明,煤矸识别定位系统的识别模型检测准确率可达90.17%,煤矸目标最大定位误差9.45 mm,系统响应测试时间低于350 ms,满足煤矿复杂分选的基本要求。该煤矸识别模型对煤矸混合特征图像具有较好的检测结果,为煤矸图像识别方法应用于煤矿智能化分选发展提供了研究基础。; 关键词煤矸图像检测煤矸分拣机器人煤矸识别定位系统多源煤矸数据集深度学习; Keywords image detection of coal and gangue coal-gangue sorting robot coal and gangue identification and positioning system multi-source data set of coal and gangue deep learning; 分类号 TD94 [矿业工程—选矿] TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贪心策略与调度规则融合的煤矸分拣机器人多任务分配方法: 2; 作者曹现刚丁文韬吴旭东王鹏藏家松刘依哲; 机构西安科技大学机械工程学院; 出处《工矿自动化》 2025年第4期64-73,139,共11页; 基金陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-362) 陕西省教育厅自然科学研究项目(23JK0548) 陕西省重点研发计划项目(2024GX-YBXM-524)。; 文摘煤炭复杂的原煤开采工艺与原煤含矸率变化导致带式输送机上矸石的到达率、位置坐标和粒度大小呈现非线性变化,影响煤矸分拣的综合收益。在综合考虑矸石队列特征与排队论调度规则的基础上,提出了贪心策略与调度规则融合的多机械臂煤矸分拣机器人多任务分配方法。构建包含匹配矩阵、效益矩阵和环境状态矩阵的多机械臂煤矸分拣机器人多任务分配基础框架。分析矸石队列各维度信息特点与部分调度规则机理,研究不同调度规则间的组合方法,建立调度规则组合集,通过贪心策略比较不同时间窗口内不同调度规则的综合收益,以煤矸分拣过程中的分拣率与任务完成成功率作为综合收益,按照综合收益最大来选择调度规则进行多任务分配。搭建不同最大过煤量的时变原煤流仿真环境,进行多机械臂煤矸分拣机器人多任务分配仿真实验,结果表明:对于最大过煤量120,150 kg/s的时变原煤流样本,采用贪心策略与调度规则融合的煤矸分拣机器人多任务分配方法时矸石分拣率分别为97.69%,89.10%,较单一调度规则方法分别提升6.82%,5.67%;任务完成成功率为95.64%,86.46%,较单一调度规则方法分别提升3.02%,2.13%;机械臂利用率标准差较小,表明该方法降低了原煤流时变性对煤矸分拣综合收益的影响。; 关键词煤矸分拣机器人多机械臂时变原煤流多任务分配贪心策略调度规则组合; Keywords coal gangue sorting robot multi-robotic arms time-varying raw coal flow multi-task allocation greedy strategy scheduling rule combination; 分类号 TD67 [矿业工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究被引量：38: 3; 作者曹现刚费佳浩王鹏李宁苏玲玲; 机构西安科技大学机械工程学院; 出处《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期7-12,共6页; 基金陕西省重点研发计划资助项目(2018GY-160) 陕西省教育厅服务地方科学研究计划资助项目(18JC022); 文摘针对目前主流的煤矸分选方法存在资源浪费大、环境污染重、分选效率低等问题,提出了一种多机械臂协同的煤矸分拣机器人,重点研究了该机器人的多动态目标多机械臂协同煤矸分拣方法。为了解决工业现场环境下的矸石识别问题,提出了一种基于深度学习网络的煤矸快速识别方法,实现了拣矸带式输送机上煤矸石流的实时识别,有效提高了其综合准确率;采用双目视觉技术,实时获取矸石的相对坐标和深度信息,并研究相应的三维信息误差分析与误差补偿方法,为机械手的煤矸分拣提供依据;为了实现分拣模块中多矸石的高效分拣,提出一种多动态目标多机械臂协同的煤矸分拣策略和相应的分拣流程,实现了机械臂矸石拣取轨迹的自主规划。试验结果表明:所提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%;多臂协同分拣方式相对单臂方式显著提升了煤矸分拣效率。基于多机械臂协同的煤矸分拣机器人可实现煤和矸石的自动化和智能化分选,降低煤炭分选的投资和生产成本,提高煤炭质量。; 关键词煤矸分拣机器人深度学习煤矸识别协同策略; Keywords coal-gangue sorting robot deep learning coal-gangue identification collaborative strategy; 分类号 TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进ORB的复杂场景煤矸石匹配算法: 4; 作者曹现刚王虎生王鹏吴旭东向敬芳李虎; 机构西安科技大学机械工程学院陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室; 出处《煤炭工程》北大核心 2024年第6期189-195,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(51975468) 陕西省重点研发计划项目(2018GY-160) +1 种基金陕西省教育厅自然科学研究项目“基于视觉伺服的煤矸石分拣机器人动态目标跟踪抓取研究”(23JK0548)。; 文摘在煤矸石分拣过程中,传统方法通过视觉识别与胶带速度预测煤矸石实时位姿,然而,由于煤矸石随胶带高速长距离运输过程中常发生打滑和跑偏现象,预测位姿与分拣区域实际位姿不一致,导致机械臂空抓、误抓,影响分拣效率。针对这一问题,提出了一种改进的ORB匹配算法用于煤矸石在分拣区域的二次定位,首先引入局部自适应伽马校正的oFAST特征检测,提高低光照下的匹配准确率;此外,针对矸石在高速移动中由于动态干扰产生的较多误匹配点,结合BEBLID描述子和GMS算法进行快速特征匹配,并运用随机抽样一致性算法优化匹配点选择,增强算法鲁棒性;最终,通过得到的匹配点计算最小外接矩形完成位姿获取。实验结果显示,所提算法相较于传统ORB算法在尺度、光照、视角变化下煤矸石匹配正确率分别提升了16.7%、36%和22%,平均误差为1.29 mm,平均匹配耗时在40 ms以内,适用于复杂场景下煤矸石的匹配定位。; 关键词图像处理特征匹配煤矸分拣机器人 BEBLID 网格运动统计 ORB; Keywords image processing feature matching coal gangue sorting robot BEBLID grid-based motion statistics ORB; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] O434.1 [机械工程—光学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向煤矸分拣机器人的煤矸识别定位系统研究	曹现刚刘思颖王鹏许罡吴旭东	《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2022	24	在线阅读下载PDF 职称材料
2	贪心策略与调度规则融合的煤矸分拣机器人多任务分配方法	曹现刚丁文韬吴旭东王鹏藏家松刘依哲	《工矿自动化》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究	曹现刚费佳浩王鹏李宁苏玲玲	《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心	2019	38	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进ORB的复杂场景煤矸石匹配算法	曹现刚王虎生王鹏吴旭东向敬芳李虎	《煤炭工程》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料