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“煤矿机器人理论与技术”专题（《煤炭学报》）

来源：煤炭学报

专题整理于2021年5月，为2018—2021年《煤炭学报》刊登的“煤矿机器人理论与技术”主题论文。

行业视野

智能化

类别

47个

关键词

42位

专家

10篇

论文

17568IP

点击量

10483次

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  • 煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化

    作者(Author)： 徐志强, 吕子奇, 王卫东, 张康辉, 吕海梅

    摘要：煤矸图像的在线准确快速识别是煤矸智能分选的关键，深度卷积神经网络能够解决这一问题。 以实际生产状态下采集的煤与矸石图像为训练与测试样本，基于 ResNet 等经典网络与SqueezeNet 等先进轻量级网络建立了煤矸图像识别模型，分析了各模型的训练收敛情况。 基于 kmeans++判断模型中不同卷积核所提取特征的相似程度，基于模型剪枝技术对相似度高的卷积核进行裁剪，实现了识别模型的优化与压缩。 以识别精度、模型规模和模型运算复杂度为评价指标，定量衡量了压缩前后各模型的测试性能。 分析了压缩后的模型对煤矸难、易识别样本的分类热力图可视化结果，揭示了模型的识别机理与分类依据。 结果表明：利用多数现有的 CNN 框架建立模型均可以对煤和矸石有效识别，但网络复杂度过低则特征提取能力不足，网络复杂度过高则易产生更严重的过拟合情况，即模型复杂度对识别精度影响较大；基于模型剪枝得到的煤矸识别模型可以将煤的截断面处因镜质组成分而产生的反光现象作为识别煤的可靠依据，同时准确捕捉煤与矸石由于硬度不同所产生的轮廓、纹理、表面平整度等差异，综合给出识别结果。 压缩后的模型在计算量与模型大小减少 10 倍的同时，识别精度提升了 17.8% ，实现节约计算与存储资源的同时提升识别精度，模型性能明显优于常规网络模型。
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    煤炭学报
    2020年第06期
    2307
    1356
  • 煤矿机器人体系及关键技术

    作者(Author)： 葛世荣, 胡而已, 裴文良

    摘要：我国煤炭开采已从机械化、自动化正逐步向智能化迈进，煤矿智能化是涉及煤炭资源勘查、矿井建设、煤矿开采、安全保障、洗选分销等多个环节的系统工程，煤矿智能化发展需要经历自动化、信息化、互联化、智能化4个阶段，研发推广应用煤矿机器人是实现煤矿智能化、无人化的重要途径。综述了当前我国煤矿机器人领域的研究现状，科学阐明了煤矿机器人的概念和定义，详细分析了煤矿机器人研发历程和未来技术产品发展趋势。研究了煤矿机器人的分类方法，针对煤矿机器人的不同面向对象、作业区域、功能属性，构建了科学合理的煤矿机器人分类体系，从作业类型角度将煤矿机器人划分为掘进、采煤、运输、安控、救援五大类，结合目前机器人和人工智能技术领域的先进技术发展水平，按照由易到难、先零后整、各点突破、整体推进的基本原则，规划了不同种类、层次煤矿机器人的研发路径。提出了煤矿机器人研发过程中亟需突破的八大共性关键技术，包括:煤矿机器人防爆安全设计理论及方法、长续航高能量密度机器人动力技术、井下受限封闭环境下机器人自主精准定位导航技术、煤矿机器人的高可靠抗干扰通讯技术、煤矿复杂环境下机器人智能感知与险情识别技术、井下机器人群协同控制决策机制、煤矿机器人可靠性测试评估方法、煤矿机器人模块化设计方法,初步建立了我国煤矿机器人研发技术体系。
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    煤炭学报
    2020年第01期
    2967
    2307
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