基于深度学习的多机械臂大粒度煤矸石分拣机器人系统研究

本研究主要探讨的是"基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统"，针对现有煤矸石分拣方法的局限性，即主要依赖纹理特征和图像处理技术对粒度较小（25～150mm）的煤矸石进行识别，对于大于150mm的大粒度煤矸石仍需人工处理的问题，提出了创新性的解决方案。 该系统的核心技术在于机器视觉的应用。首先，系统通过高精度的机器视觉模块采集煤矸石的实时图像信息，利用深度学习算法进行特征提取和识别，这包括煤矸石的纹理、形状等关键特征，以区分煤和岩石。这种方法的优势在于能够处理更大范围内的煤矸石，提高分拣效率和准确性。 在获取到煤矸石的序列信息后，系统会根据它们在空间中的位置进行智能排序，然后采用多任务分配策略将抓取任务精确地分配给不同的机械臂控制器。每个机械臂都配备有独立的视觉伺服系统，当目标煤矸石进入其工作区域时，视觉系统会引导机械臂进行动态追踪和精准抓取。 机械臂在执行任务时，能够根据实时获取的目标信息进行动态调整，确保分拣过程的稳定性和准确性。试验结果显示，该系统成功实现了对粒度为50～260mm的煤矸石的高效分拣，其煤矸石识别和定位的综合准确率高达93%，这证明了该系统在实际应用中的可行性和有效性。 此外，研究还关注了系统的适应性和稳定性，即使在不同带速条件下，所采用的识别方法和分拣策略也能保持良好的性能。整个系统的设计考虑到了煤炭工业的实际需求，有望显著提升煤矸石分拣的自动化水平，降低人力成本，同时减少环境污染。 本研究不仅推动了煤炭行业中的智能分拣技术发展，也为其他领域，如废弃物处理和物料分拣提供了新的思路和借鉴。通过结合机器视觉和多机械臂技术，该系统展示了在复杂环境中实现高效、精准分拣的能力，对未来工业自动化和智能化生产具有重要意义。