细粉加工设备(20-400目)
我公司自主研发的MTW欧版磨、LM立式磨等细粉加工设备，拥有多项国家专利，能够将石灰石、方解石、碳酸钙、重晶石、石膏、膨润土等物料研磨至20-400目，是您在电厂脱硫、煤粉制备、重钙加工等工业制粉领域的得力助手。
超细粉加工设备(400-3250目)
LUM超细立磨、MW环辊微粉磨吸收现代工业磨粉技术，专注于400-3250目范围内超细粉磨加工，细度可调可控，突破超细粉加工产能瓶颈，是超细粉加工领域粉磨装备的良好选择。
粗粉加工设备(0-3MM)
兼具磨粉机和破碎机性能优势，产量高、破碎比大、成品率高，在粗粉加工方面成绩斐然。
煤矸石识别设备
煤矸石识别方法研究现状与展望
2019年5月3日 煤矸石识别技术是实现煤矸石分选的重要环节。准确识别煤矸石有助于提高分选设备的自动化、智能化水平。煤矸石识别是根据煤矸石的特征差异，指定一个预先定义的识别类 智能分选系统是我们公司依托清华大学及北京大学的硕士和博士高新技术人才团队自主开发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，该套系统有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时的水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤 矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司2025年2月24日 MHAI智能分选系统是我们公司自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械产品系统，将人工智能、机器深度学习技术及视觉识别技术等有机高效组成的一套煤矸石和块 矸石分拣,分拣系统,智能矸石分拣系统2022年11月5日 煤矸石分拣机器人视觉伺服系统包括2个部分：一是煤矸石识别模块，通过双目视觉完成煤矸石识别和抓取特征提取；二是视觉伺服控制模块，主要通过视觉伺服技术完成煤矸石动态跟踪和抓取。 122 软件模块设计 系统 基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究
基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计
2017年2月28日 摘要： 针对传统煤与矸石分选方法存在效率低、污染环境、成本高等问题，设计了一种基于X射线和机器视觉的煤与矸石识别分选系统。 该系统首先利用机器视觉技术获取煤和矸石图像，用图像处理算法得到煤和矸石的厚度 2023年3月3日 中煤科工集团上海有限公司研发的煤矸石智 能分拣系统采用机器学习技术对煤和矸石进行图像 快速精确识别，并配合自主控制的多组机械臂，实 现了煤矸石的高效率自动分 煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网2023年11月8日 在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。深度学习——煤矸石识别 CSDN博客2022年5月7日 因此，思谋科技推出行业首创的 AI 煤矸石识别分拣解决方案，凭借其业界领先的计算机视觉技术，配合自研的软硬件一体化设备，打通了煤矸石识别拣出的全流程：从定制打 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条
yolo煤矸石检测系统 煤矸石数据集 3091张图片和txt标签
2025年2月12日 煤矸石识别：可用于训练模型识别煤炭和岩石，提高识别精度。质量控制：帮助矿山企业及时发现和处理煤矸石分离问题，提高产品质量。自动化检测：结合自动化设备，实现煤矸石分离的实时检测，提高生产线的效率。2022年5月7日 煤矸石识别分拣解决方案，凭借其业界领先的计算机视觉技术，配合自研的软硬件一体化设备，打通了煤矸石识别 拣出的全流程：从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石分拣识别真正告别人工操作 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条 MSK系列煤矸石智能分选机是由我司针对煤系高岭岩分选行业自主研发制造的全自动智能矿物分选设备。干选机设备主要采用XRT技术，同时融合机器视觉技术对一定粒度范围的煤矸石进行自动识别，识别出高岭岩和废石。智能煤矸石分选机 自动化 高效快捷 YingYong 2022年5月7日 煤矸石 识别分拣解决方案，凭借其业界领先的计算机视觉技术，配合自研的软硬件一体化设备，打通了煤矸石识别 拣出的全流程：从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石分 思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全
矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司
智能分选系统是我们公司依托清华大学及北京大学的硕士和博士高新技术人才团队自主开发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，该套系统有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时的水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤 2023年3月3日 煤矸石识别与定位算法流程如图4所 示。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后，利 用BLOB区域联通法判断图像内是否存在待检测的 煤和矸石。对定位的煤矸石进行灰度直方图方法分析，根据设置的煤和矸石的灰度图像阈值，判定当前 煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网4、将YOLOV4用于煤矸石识别和定位研究，其输入分辨率分别设为416×416、512×512和608×608。结果显示，其输入分辨率越大，煤矸石检测的平均精度(Average Precision，AP）越大，但时间消耗也相对增加。 非极大值抑制联合置信度阈值过滤预测的冗余 基于多光谱波段选择的煤矸石识别和快速检测研究学位万方 2024年2月8日 摘要 煤矸石快速精准的识别 对提升煤炭产能有着极大的影响，而现有的煤矸识别分选方法在分选设备、准确率以及效 率上尚有不足。提出了一种基于深度学习的激光雷达双通道伪彩图像煤矸识别方法。首先，基于激光雷达距离通道信 基于激光雷达的双通道伪彩图像煤矸识别方法 Researching
基于智能识别系统进行筛分轴动态调节的煤矸石筛分机的
2024年4月30日 本发明涉及煤矸石筛分设备，具体为基于智能识别系统进行筛分轴动态调节的煤矸石筛分机。背景技术： 1、煤矸石是煤矿开采过程中产生的废弃物，其主要成分是石头和煤炭残余物。煤矸石筛分是将煤矸石进行物理分离和筛分，以分离出更纯净的煤和石头。2022年12月31日 一种基于yolovtiny和fpga的煤矸石识别系统技术领域本发明属于煤、矸石区分技术领域，尤其涉及一种基于yolovtiny和fpga的煤矸石识别系统。背景技术煤炭是我国主要能源之一，在我国的能源结构中占据绝对优势地位 一种基于YOLOv4tiny和FPGA的煤矸石识别系统 X 摘要： 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单,易实现,绿色环保等优势,是实现智能化煤矸石分选的重要途径该类方法分为两种研究路径,一种是需要人为提取特征进行识别的路径,一般包括煤矸图像数据采集,图像预处理,特征选择与提取和煤矸识别另一种是利用深度学习神经网络进行自主 基于光学图像的煤矸石识别方法综述 百度学术2024年1月20日 为了提高煤矸石的识别率并实现煤矸石的快速分选，本文通过已搭建的识别分选硬件系统获 取 X 射线图像，然后对其进行了相关图像分割算法的研究，并提出了物料重叠严重情况下的图基于双能X射线的煤矸石智能识别分选系统的研究 豆丁网
一种基于深度学习的煤矸石检测方法
2020年8月10日 作者简介:赵学军(1962— ),女,汉族,北京人,教授,从事计算机图像识别 、人工智能、遥感图像处理、智慧矿山等方面的研究工作 摘 要:针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石 检测方法需要复杂的人工特征设计 过程,在YOLOv3目标检测模型 2024年4月24日 煤矸石识别与定位算法流程如图4所示。 采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后，利用BLOB区域联通法判断图像内是否存在待检测的煤和矸石。对定位的煤矸石进行灰度直方图方法分析，根据设置的煤和矸石的灰度图像阈值，判定当前物体 煤矸石智能分拣机器人的研究与应用 百家号2025年2月6日 本发明涉及目标检测的，尤其涉及一种改进yolov的煤矸石检测方法。背景技术、随着工业技术的快速发展，我国对于能源的生产和消费能力也逐渐增加。煤炭作为我国的主要能源之一，其开采和利用效率对于国家经济发展具有重要意义。在煤炭开采过程中往往夹杂着大量煤矸石，作为一种常见的副 一种改进YOLOv8的煤矸石检测方法摘要： 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单,易实现,绿色环保等优势,是实现智能化煤矸石分选的重要途径该类方法分为两种研究路径,一种是需要人为提取特征进行识别的路径,一般包括煤矸图像数据采集,图像预处理,特征选择与提取和煤矸识别另一种是利用深度学习神经网络进行自主 基于光学图像的煤矸石识别方法综述 百度学术
智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网
2024年1月3日 ★ 科技引领 ★ 智能煤矸石分选机器人的研究与应用 申 龙，单浩然，王永利，胡云雷 (中信重工开诚智能装备有限公司，河北省唐山市，) 摘 要 为解决煤炭生产过程中煤矸石分选难、智能化程度低等问题，研发了智能 2019年6月11日 本发明属于煤炭自动化设备领域，特别是涉及到一种分拣煤与煤矸石的设备与方法。背景技术煤矸石是煤生产加工过程中排放的固体废物，是一种含碳量较低、比煤坚硬的岩石。为了提高煤的品质，煤矸石分拣是煤矿生产中 一种分拣煤与煤矸石的设备与方法与流程 X技术网2021年10月30日 1本发明属于煤矸石识别的技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统。背景技术： 2煤炭在我国能源中占有举足轻重的地位，在煤炭开采过程中，开采到的原煤中通常会夹杂着煤矸石，煤矸石是在煤形成的过程中产生的一种含碳量较低的岩石，属于煤炭 一种基于机器视觉的煤矸石识别方法及系统与流程2024年12月20日 本技术涉及煤矸石分选设备领域，尤其是涉及一种煤矸石识别设备 及煤矸石干选装置。背景技术： 1、煤矿开采过程中对煤石和矸石的区分至关重要，现有技术可使用特定的干选装置来实现煤矸的识别与分离。煤矸石干选装置的分选效果与煤质有 煤矸石识别设备及煤矸石干选装置的制作方法
基于光学图像的煤矸石识别方法综述中国煤炭行业知识服务平台
基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势，是实现智能化煤矸石分选的重要途径。该类方法分为两种研究路径，一种是需要人为提取特征进行识别的路径，一般包括煤矸图像数据采集、图像预处理、特征选择与提取和煤矸识别；另一种是利用深度学习神经网络进 2024年10月28日 煤矸石识别是煤炭智能化产业中的重要环节,而基于机器视觉的煤矸石识别技术是当前的研究重点和热点,但现有技术存在着一些问题和不足首先揭示了外界因素对煤矸石图像采集的影响,其次阐述了煤矸石图像处理中的常用方法并指出了各方法存在的不足之处,最后总结了当前基于机器学习的煤矸石 基于机器视觉的煤矸石识别方法综述期刊万方数据知识服务平台2023年11月14日 近日，思谋科技推出行业首创的智能化煤矸石识别分拣解决方案，可以毫秒级速度全自动识别分拣出煤炭中的煤矸石，大幅提升煤炭纯度，助力节能减排，为国家能耗双控、“双碳”目标实现贡献 AI 力量目前，该方案已在 加速清洁能源体系，思谋打通煤矸石识别分拣全链条图像处理包括图像预处理和图像强化。煤矸石识别定位通过图像处理技术实现。主要步骤包括图像收集、预处理、深度特征提取、目标识别和基于深度神经网络的定位，最终通过算法打包和平台部署实现。煤矸石图像识别流程及框架如图1所示。 (1)图像采集。《中国煤炭杂志》官方网站
基于X射线和机器视觉的煤与矸石分选系统设计
2017年2月28日 系统的主要目标是实现对煤和矸石的识别和分选，提高煤的质量及更有效地利用矸石。系统分为3个部分 [5] ：检测部分、识别控制部分和执行分选部分。 (1) 检测部分：包括胶带传感器、X射线源、X射线线阵探测器XCard 2022年10月18日 1本发明涉及煤矿技术领域，尤其涉及一种基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统。背景技术： 2煤矸石分离对环境保护和资源高效利用具有重要意义，为了实现安全高效开采，减少对环境的污染，煤矸石的自动化识别 基于红外光谱测量的煤矸石识别方法及系统 X技术网2019年5月3日 煤矸石识别技术是实现煤矸石分选的重要环节。准确识别煤矸石有助于提高分选设备的自动化、智能化水平。煤矸石识别是根据煤矸石的特征差异，指定一个预先定义的识别类别，并以此为标准，利用某种识别技术判断当前被测物是煤还是矸石。煤矸石识别方法研究现状与展望该设备采用XRT技术对一定粒度范围的块煤进行自动识别，分辨出精煤和煤矸石，采用阵列式高压气喷装置，逐一分选，从而实现智能干选目的。 设备具有分选精度高、处理量大、绿色环保、安全稳定等特点，可有效替代现有人工拣选、跳汰、重介等选煤方式 智能煤矸石分选机 自动化 高效快捷 YingYong Machinery
矿用智能分拣系统河南祺智科技有限公司
智能分选系统是我们公司依托清华大学及北京大学的硕士和博士高新技术人才团队自主开发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，该套系统有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时的水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤风险等，通过将已经2025年2月24日 MHAI智能分选系统是我们公司自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械产品系统，将人工智能、机器深度学习技术及视觉识别技术等有机高效组成的一套煤矸石和块煤精准识别分选系统，替代人工手选矸石，同时相比目前业内射线识别技术，具有占地小矸石分拣,分拣系统,智能矸石分拣系统2023年3月3日 中煤科工集团上海有限公司研发的煤矸石智 能分拣系统采用机器学习技术对煤和矸石进行图像 快速精确识别，并配合自主控制的多组机械臂，实 现了煤矸石的高效率自动分拣，以及“机械化减 人、机器人替人”的产业要求，降低了生产成本, 解放了劳动力，很 煤矸石智能分拣机器人的研究与应用智能矿山网2023年11月8日 在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。深度学习——煤矸石识别 CSDN博客
思谋视觉检测「AI + 煤炭」打通煤矸石识别分拣全链条
2022年5月7日 因此，思谋科技推出行业首创的 AI 煤矸石识别分拣解决方案，凭借其业界领先的计算机视觉技术，配合自研的软硬件一体化设备，打通了煤矸石识别拣出的全流程：从定制打光方案、相机成像，到煤矸石识别，再到输出坐标，控制机械手拣出，让煤矸石
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