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GDRT煤矸石实别机性能GDRT煤矸石实别机性能GDRT煤矸石实别机性能

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GDRT煤矸智能分选系统豆丁网

2010年9月24日系统标签： gdrt 分选智能融智矸石系统 GDRT煤矸智能分选系统一、企业简介巨龙融智机电技术（北京）有限公司（简称融智机电技术，GDRT）是一家专业从 1系统原理 GDRT煤矸智能分选系统主要由原煤进料斗、传输皮带、排队系统、检测系统、控制系统、执行系统、煤和矸石出料斗七部分构成。如图1传输皮带上设有若干个物料排队 GDRT煤矸智能分选系统百度文库摘要：概述了GDRT煤矸智能分选系统的工作原理与主要特点,论述了该系统在新维煤业公司的实际应用情况,对40～70 mm、70～200 mm粒级块原煤的分选效果良好,选后小于40 GDRT煤矸智能分选系统在新维煤业公司的应用钛学术文献 2019年5月31日 GDRT煤矸智能分选系统根据煤炭开采大型化、高效化、现代化要求，对煤矿机械设备的要求也就越来越高。随着科技技术水平的发展提高，为采用新技术、 GDRT煤矸智能分选系统百度文库

智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网

2024年1月3日通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。GDRT 煤矸智能分选系统是采用核物理技术对煤矸进行智能识别分选的新一代块状煤矸智能分选设备。该煤矸智能分选系统集机械、自动控制及核物理于一体，具有操作简单，煤矸石智能分选系统百度文库2022年10月18日针对目前存在的共性问题，提出了解决方案：在识别方面，研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法，实现井下煤矸石快速识别；在轨迹规划方面，研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术2020年9月4日摘要:介绍了一种基于射线透射技术的智能干法煤矸石分选系统在传统基础上提升了设备参数和性能,解决了不规则物料的排列问题,增加了复合传感器检测方式。基于射线透射技术的干法智能煤矸分选系统的应用

基于多光谱成像和改进的煤矸石检测 Researching

2020年6月28日首先,在实验室搭建了煤矸石多光谱采集系统,共采集850 组多光谱数据;其次,研究了多光谱中各波段煤矸石的识别率及相关性,从 25 个波段中选出3 个波段构成 2024年9月9日 HX18160 X射线煤矸石智能干选机通过X射线和图像识别技术，运用深度学习算法等先进技术，对煤和矸进行识别，实现了对块煤的精准识别与分选。HX18160 X射线煤矸石智能干选机不用水、不用介、不产生煤泥、加工成本低、块煤产率高。宏实高科HX18160 X射线煤矸石智能干选机参数价格中国粉体网2023年3月21日 X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。HX16140 X射线智能煤矸石分选机粉体网2023年7月26日本文中在实验室按照实际工况搭建了煤矸石分选平台，基于HALCON软件(版本1911)使用搭建的深层目标检测网络对煤矸石进行了识别与定位，并在煤矸石分选平台上进行了动态测试。 1 煤矸石分选平台的搭建与数据集采集 11 煤矸石分选平台基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan

煤矸石混凝土性能研究现状 csust

2024年7月30日煤矸石是在原煤开采过程中产生的一种工业固体废弃物，其堆存量大，利用率相对较低。若将煤矸石用作混凝土骨料，不仅能有效解决煤矸石堆存造成的环境污染，还能缓解天然砂石资源短缺的问题，为煤矸石的大规模利用开辟一条有效途径。该文针对煤矸石作为混凝土骨料的应用特性，系统分析了 2024年4月24日文章来源：《智能矿山》2023年第1期“永磁及机器人产业创新孵化实践与煤矿机器人应用”专题作者简介：缪杰，硕士，电气研发工程师作者单位：中煤科工集团上海有限公司引用格式：缪杰煤矸石智能分拣机器人的研究与应用[J]智能矿山，2023，4（1）：5862煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号2022年10月18日煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术2020年4月16日煤矸石色选机,煤炭分选机技术性能特点,工艺流程和系统组成详细介绍煤炭分选机,煤矸石色选机,干式光电智能选煤机,煤矿干选机一概述光电智能干式选煤机是一种基于成像和人工智能技术的干法选煤设备。利用 x 射线成像系统获取的物料特征，自动分析识别出煤和煤矸石，控制高压风对目标煤矸石色选机,煤炭分选机技术性能特点,工艺流程和系统组成

基于热成像技术和深度学习的煤矸石识别方法百度文库

2020年9月19日本次数据采集的环境温度在 20℃左右，采集了 250 张煤的热图像和 250 矸石的热图像，通过热成像技术将煤和矸石的热辐射特性转化为图像特征可作为煤矸石识别的依据之一 12 煤矸石图像预处理 51 表 1 三种煤矸石识别模型性能比较 Modle Totalloss2024年2月21日 X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。宏实高科HX16140 X射线智能煤矸石分选机报价安徽宏实光本文从煤矸石的理化特性，煤矸石混凝土的工作性能、力学性能、体积稳定性以及耐久性等方面，对煤矸石及煤矸石混凝土的研究现状进行归纳总结，以期为煤矸石的大规模综合利用提供有益的参考。1 煤矸石的特性煤矸石是在煤形成过程中与煤系地层共生煤矸石混凝土性能研究现状 csust2024年8月23日煤矸石是在原煤开采过程中产生的一种工业固体废弃物，其堆存量大，利用率相对较低。若将煤矸石用作混凝土骨料，不仅能有效解决煤矸石堆存造成的环境污染，还能缓解天然砂石资源短缺的问题，为煤矸石的大规模利用开辟一条有效途径。该文针对煤矸石作为混凝土骨料的应用特性，系统分析了煤矸石混凝土性能研究现状 csust

煤矸石粉碎机百度百科

煤矸石粉碎机工作时,在电机的带动下，互相串连的两套转子同时高速旋转，物料在机内腔经上级转子击碎立即被飞速旋转的下级转子的锤头再次细碎，内腔物料相互飞速碰撞，相互粉碎，达到锤粉料，料粉料的效果，形上海英用机械是专注于智能煤矸石分选机的领先供应商，提供高效、智能化的矿石分选技术和有色金属分选机解决方案。我们的智能煤矸石分选机采用先进的传感器技术和图像识别算法，能够快速、准确地对煤矸石进行分智能煤矸石分选机自动化高效快捷 YingYong 煤矸石破碎机产量高，噪音小，破碎效率非常好，解决了老式破碎机锤头和衬板磨损过快的问题。主要适用于砖瓦厂的煤渣、炉渣、页岩、煤矸石，建筑垃圾等物料粉碎，解决了用矸石、煤渣作砖厂添加料、内燃料；用矸石、页岩生产标砖、空心砖高湿物料粉碎的难题。煤矸石破碎机百度百科2022年9月27日针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题，提出了一种基于轻量化Ghost−S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX−S模型（HPG−YOLOX−S模型）的煤矸石识别方法。首先，在YOLOX−S模型主干网络中基于轻量化HPG−YOLOX−S模型的煤矸石图像精准识别

聚氨酯用作煤矸石固化材料综合性能研究

2024年1月22日针对青海木里矿区露天煤矿风化煤矸石堆场边坡发生优先流现象导致土壤破坏、水土流失以及边坡不稳定等生态环境问题，选用高分子材料聚氨酯作为固化剂，通过固结表层风化煤矸石，达到固化坡面，降低坡面入渗率目的。针对聚氨酯固化煤矸石实际效果及关键影响因素研究尚不充分问题，本研究 2020年8月10日煤矸石光电智能干选机光电智能干式选煤机核心工艺和设备组成以及性能特点介绍煤矸石分选机,煤矸石色选机,煤矸石分级机,煤矸石筛选机,煤矸石去杂机,煤矸石分级机光电智能干式选煤机是一种基于成像和人工智能技术的干法选煤设备。利用 x 射线成像系统获取的物料特征，自动分析识别出煤煤矸石光电智能干选机选煤机核心工艺和设备组成以及性能本文从煤矸石的理化特性，煤矸石混凝土的工作性能、力学性能、体积稳定性以及耐久性等方面，对煤矸石及煤矸石混凝土的研究现状进行归纳总结，以期为煤矸石的大规模综合利用提供有益的参考。1 煤矸石的特性煤矸石是在煤形成过程中与煤系地层共生煤矸石混凝土性能研究现状 csust2018年10月16日张元馨,卢前明,王真真,等炉底灰—煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试[J]矿业安全与环保,2019,46(5):3741 文章编号:10084495(2019)05003705 炉底灰—煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试张元馨1,卢前明2,王真真1,刘幸亚2 (1郑州职业技术学煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试

一种煤矸石优化识别方法

2020年7月20日摘要: 针对输送带磨损造成煤矸石图像目标检测不准确、影响煤矸石识别准确率等问题，提出了一种煤矸石优化识别方法。采集的图像经过裁切、去噪、灰度化等预处理后，利用训练好的CornerNetSqueeze深度学习模型判断图像中是否存在待检测的煤或矸石，若存在则定位煤或矸石在图像中的位置，有效 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公司拥有一支从事色选机光电识别行业研究多年的实力雄厚的技术研发团队，具有丰富的实践经验和强大的煤矸石分选机研发能力。公司现已发展成为国内规模较大、产品种类丰富、色选机应用领域广的基于高速高分煤矸石分选机色选机煤矸石分选机金属矿石分选 2023年5月1日学习机的隐含层节点数,然后将黏菌优化极限学习机 (SMAELM)与蚁狮算法优化极限学习机(ALOELM)、鲸鱼算法优化极限学习机(WOAELM)对比25 波段上的识别准确率,最后通过多评价指标对优化后的最优波段进行比较。2 算法介绍及实验方法 21 极限学习基于黏菌优化极限学习机的煤矸石多光谱识别

多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching

2020年12月17日 RGB成像在煤矸石识别中易受可见光干扰这一不足,提出了基于多光谱成像技术的煤矸石识别,并研究了不同波段的煤矸石识别特性。通过识别只能判断图像中有没有煤矸石,而无法对煤矸石进行定位。因此,基于成像的煤矸石智能分离仍需进一步研究。2024年4月23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基于机器视觉的煤矸石识别方法综述安徽宏实光机电高科有限公司自主研发的X射线煤矸石智能干选机是对一百多年未变的矿物加工方式的颠覆式创新。 X射线煤矸石智能干选机适用于50300mm块煤分选，系统具有自学能力可实现无人值守，可代替手选、动筛跳汰机、浅槽分选机等。HX18160 X射线煤矸石智能干选机产品中心 2023年5月25日摘要: 以铁尾矿、煤矸石作为原料,借鉴钢铁冶金中铁矿球团造块的方法和装备来制备高强轻质陶粒。考察了造球参数对陶粒坯体性能的影响,以及焙烧制度对陶粒性能的影响,并探究了陶粒的物相组成、结构与其性能的构效关系,以实现陶粒性能调控。铁尾矿、煤矸石制备高性能陶粒的工艺初探

煤矸石综合利用研究进展 cgs

2020年8月20日一步完善了煤矸石排放和利用情况的统计体系，强化了煤矸石利用相关技术指标及环境保护的要求。煤矸石综合利用是一项关系生态保护、煤炭开采、延伸煤炭产业链和建设资源环保型社会及经济发展方式转变的重大课题。2021年8月2日煤矸石智能光电分选分拣机的工作原理和性能优势介绍。光电智能干式选煤机是一种基于成像和人工智能技术的干法选煤设备。利用 x 射线成像系统获取的物料特征，自动分析识别出煤和煤矸石，控制高压风对目标进行喷吹，实现全自动原煤分选。。具有分选精度高，大幅减少用电和人力成本煤矸石智能光电分选分拣机的工作原理和性能优势介绍。2023年11月2日其中XDS智能煤矸石选机包括识别系统和分选系统，为本套系统中的核心技术。识别系统使用微剂量X射线透射成像识别技术，计算原煤块的密度及物质组成，保证识别准确率达到100% 。而分选系统则采用公司自主研发的专利虚拟分道高速分选技术，以纯机电 XDS智能煤矸石分选系统2024年8月1日 1）煤矸石识别与抓取特征研究现状。煤矸石高效识别是实现机器人分拣煤矸石的前提。在煤矸石识别方面，世界各国先后提出利用红外反射、天然γ 射线、人工γ射线和X射线等20余种方法识别煤矸石[5]。其中射线识别具有识别准确率高、识别速度多机械臂煤矸石智能分拣机器人关键共性技术研究

【综述】煤矸石特性与资源化利用研究

2018年1月5日 0 引言煤矸石是我国积存量和年产生量最大、分布最广的工业废渣之一，据《中国资源综合利用年度报告（2014）》中数据显示，2013年我国煤矸石总产生量接近75亿t，综合利用量为48亿t，占年总 2022年11月24日法因为受到煤矸石的物理特性的限制，越来越多的研究员开始研究图像法。孙继平等通过支持向量机对煤矸特征识别进行了研究；章华等通过对煤矸图像纹理的特性进行煤矸识别；黄邵杰等人将数字视频应用到煤岩界面识别煤矸石。但是现有的方法都存在基于深度学习的煤矸石图像识别方法煤矸石作为路基填料的性能研究表2煤矸石筛分试验数据由筛分结果可知，其颗粒级配基本符合规范要求，可直接用于路基填筑。22 自由膨胀率试验自由膨胀率为松散的烘干土粒在水中和空气中分别自由堆积的体积之差与在空气中自由堆积的体积之比，以煤矸石作为路基填料的性能研究百度文库X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。主宏实高科HX16140 X射线智能煤矸石分选机报价安徽宏实光

煤矸石陶粒介绍性能用途百度文库

煤矸石是采煤过程中排出的含碳量较少的黑色废石，是我国排放量最大的固体废弃物，其排放与堆积不仅占用大量耕地，同时对地表、大气造成了很大污染。煤矸石的化学成分与黏土比较相似，煤矸石含有较高的碳及硫，烧失量较大。2021年8月5日煤矸石是一种煤炭共伴生矿物生产的副产品，属于大宗固废弃物，煤矸石混凝土是其资源化应用的重要实践。碳中和碳达峰要求各行业为绿色生态的可持续发展做出相应规划，在建筑材料资源化利用方面，将煤矸石用作集料研制高性能混凝土开始了建筑与土木工程行业的新兴材料革新，同时将其作为煤矸石混凝土性能与资源化应用研究评述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，研发了智能煤矸石分选机器人。详细介绍了煤矸石分选机器人的系统组成、智能识别系统智能煤矸石分选机器人的研究与应用新煤网2019年4月8日煤矸石是煤炭生产过程中产生的固体废弃物，保水能力较低。大量煤矸石堆积形成的煤矸石山会造成严重的环境污染问题。当前对煤矸石山治理的主要途径是在煤矸石山上直接覆土再植被重建，但是矿区土壤缺乏且立地条件极端恶劣；因此，探究在土壤中添加不同比例的煤矸石和保水剂，对合理利用添加保水剂对煤矸石基质保水性能的影响

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2024年9月9日 HX18160 X射线煤矸石智能干选机通过X射线和图像识别技术，运用深度学习算法等先进技术，对煤和矸进行识别，实现了对块煤的精准识别与分选。HX18160 X射线煤矸石智能干选机不用水、不用介、不产生煤泥、加工成本低、块煤产率高。2023年3月21日 X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。HX16140 X射线智能煤矸石分选机粉体网2023年7月26日本文中在实验室按照实际工况搭建了煤矸石分选平台，基于HALCON软件(版本1911)使用搭建的深层目标检测网络对煤矸石进行了识别与定位，并在煤矸石分选平台上进行了动态测试。 1 煤矸石分选平台的搭建与数据集采集 11 煤矸石分选平台基于目标检测网络的煤矸石识别 University of Jinan2024年7月30日煤矸石是在原煤开采过程中产生的一种工业固体废弃物，其堆存量大，利用率相对较低。若将煤矸石用作混凝土骨料，不仅能有效解决煤矸石堆存造成的环境污染，还能缓解天然砂石资源短缺的问题，为煤矸石的大规模利用开辟一条有效途径。该文针对煤矸石作为混凝土骨料的应用特性，系统分析了煤矸石混凝土性能研究现状 csust

煤矸石智能分拣机器人的研究与应用百家号

2024年4月24日文章来源：《智能矿山》2023年第1期“永磁及机器人产业创新孵化实践与煤矿机器人应用”专题作者简介：缪杰，硕士，电气研发工程师作者单位：中煤科工集团上海有限公司引用格式：缪杰煤矸石智能分拣机器人的研究与应用[J]智能矿山，2023，4（1）：58622022年10月18日煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识别、机器人轨迹规划、多动态目标多机器人协同控制技术的研究现状。煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术2020年4月16日煤矸石色选机,煤炭分选机技术性能特点,工艺流程和系统组成详细介绍煤炭分选机,煤矸石色选机,干式光电智能选煤机,煤矿干选机一概述光电智能干式选煤机是一种基于成像和人工智能技术的干法选煤设备。利用 x 射线成像系统获取的物料特征，自动分析识别出煤和煤矸石，控制高压风对目标煤矸石色选机,煤炭分选机技术性能特点,工艺流程和系统组成 2020年9月19日本次数据采集的环境温度在 20℃左右，采集了 250 张煤的热图像和 250 矸石的热图像，通过热成像技术将煤和矸石的热辐射特性转化为图像特征可作为煤矸石识别的依据之一 12 煤矸石图像预处理 51 表 1 三种煤矸石识别模型性能比较 Modle Totalloss基于热成像技术和深度学习的煤矸石识别方法百度文库

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2024年2月21日 X射线智能煤矸石分选机原理及构成采用大功率X射线源及高精度双能成像系统，针对不同的煤质特征建立与之相适应的分析模型，通过智能识别方法和数据分析，对煤与矸石进行数字化识别，*终通过排矸系统将矸石排出。本文从煤矸石的理化特性，煤矸石混凝土的工作性能、力学性能、体积稳定性以及耐久性等方面，对煤矸石及煤矸石混凝土的研究现状进行归纳总结，以期为煤矸石的大规模综合利用提供有益的参考。1 煤矸石的特性煤矸石是在煤形成过程中与煤系地层共生煤矸石混凝土性能研究现状 csust