针对火电行业煤质分析需求,开发了一种自动化无人值守机器人存查柜系统。该系统采用模块化设计,集成工业机器人、机器视觉、自动化控制和数据库管理等技术,实现煤样瓶的自动化存取、识别和追踪。系统设计注重多规格适应性、自动化、安全性、可追溯性和扩展性,提高了煤样瓶存储和管理的效率与准确性,确保了存储过程的安全性和可追溯性。

To meet the needs of coal quality analysis in the thermal power industry, an automated unmanned robotic storage and retrieval cabinet system has been developed. The system employs modular design, integrating industrial robots, machine vision, automated control, and database management technologies to achieve automated storage, retrieval, identification, and tracking of coal sample bottles. The system design focuses on adaptability to various specifications, automation, safety, traceability, and scalability, thereby enhancing the efficiency and accuracy of coal sample bottle storage and management while ensuring the safety and traceability of the storage process.

               
                    1 系统设计
1.1 系统需求分析
(1)多规格适应性需求。
(2)自动化与智能化需求。
(3)安全性需求。
(4)可追溯性需求。
(5)扩展性需求。
1.2 系统架构设计
1.2.1 硬件架构
(1)机器人模块。
(2)存储单元。
(3)对接平台。
(4)安全防护装置。
1.2.2 软件架构
(1)用户界面：
(2)数据库管理系统：
(3)控制逻辑：
(4)通信协议：
1.2.3 工作流程
(1)控制模块的指令生成。
(2)机器人模块的操作执行。
(3)样品管理模块的信息处理。
(4)流转指令的优先级设置。
2 关键技术介绍
2.1 模块化设计和自动化样品流转技术
2.2 智能化信息管理系统
2.3 高空间利用率的存储设计
3 研究展望
3.1 人工智能与机器学习在样品管理中的应用
3.2 物联网(IoT)技术在样品存储环境监控中的融合
4 结 论