多机械臂协同煤矸分拣机器人：深度学习与三维识别技术

"基于多机械臂协同的煤矸分拣方法研究" 本文主要探讨了一种创新的煤炭分拣方法，即利用多机械臂协同技术来提高煤和矸石的自动化分拣效率。当前，传统的煤炭分拣方式面临资源浪费、环境污染、效率低下以及成本高的挑战。为此，研究人员提出了一种针对国内煤矿实际情况和选煤厂工况设计的煤矸分拣机器人，它特别适合在狭窄的工作空间和高速手拣矸输送带环境下作业。 该机器人采用了深度学习技术，通过训练有素的卷积神经网络（CNN）模型对实时采集的煤和矸石图像数据进行处理，从而能快速准确地识别煤和矸石。深度学习模型能够自动提取图像特征，帮助机器人做出识别判断。此外，机器人还结合双目立体视觉技术，获取已识别的矸石的三维信息，以便更精确地定位和拣选。 考虑到拣选的目标是动态变化的，研究中对机械臂的拣选运动进行了规划。采用了三自由度桁架式机械臂，这种设计能够灵活适应不同位置的拣选任务。同时，文章提出了多机械臂协同的分拣策略，以提高整体的分拣效率。实验结果显示，采用这种多机械臂协同的分拣方法，可以有效改善煤矸分拣的准确性和速度，目标识别准确率高达76.92%，并且显著提升了分拣效率。 这项研究对于煤炭行业的自动化和智能化转型具有重要意义，可以降低煤炭分选的投资和生产成本，同时提高煤炭的质量。关键词包括煤矸分拣机器人、深度学习、煤矸识别和协同策略，展示了研究的焦点和技术应用。基于多机械臂协同的煤矸分拣方法是解决传统煤炭分拣问题的有效途径，有望在未来得到广泛应用。