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基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

王鹏 曹现刚 夏晶 吴旭东 马宏伟

王鹏,曹现刚,夏晶,等.基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究[J].工矿自动化,2019,45(9):47-53..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17442
引用本文: 王鹏,曹现刚,夏晶,等.基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究[J].工矿自动化,2019,45(9):47-53..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17442
WANG Peng, CAO Xiangang, XIA Jing, et al. Research on multi-manipulator coal and gangue sorting robot system based on machine visio[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(9): 47-53. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17442
Citation: WANG Peng, CAO Xiangang, XIA Jing, et al. Research on multi-manipulator coal and gangue sorting robot system based on machine visio[J]. Industry and Mine Automation, 2019, 45(9): 47-53. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17442

基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.17442
基金项目: 

陕西省重点研发计划项目(2018GY-160)

陕西省教育厅服务地方科学研究计划项目(18JC022)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Research on multi-manipulator coal and gangue sorting robot system based on machine visio

  • 摘要: 现有煤矸石分拣方法主要是根据煤和岩石的纹理特征值,利用图像处理和模式识别技术对煤矸石进行识别分选,分选的煤矸石粒度为25~150 mm,而对于150 mm以上的煤矸石仍依靠人工进行分选。为了对大粒度煤矸石进行分拣,设计了一种基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统。该系统采用机器视觉采集煤矸石信息,应用深度学习方法实现煤矸石识别和抓取特征提取;在获取煤矸石序列信息后,根据煤矸石位置进行排序工作,并通过多目标任务分配策略将抓取任务下达给相应机械臂控制器;机械臂获取任务后,根据获得的任务对目标进行动态监测,当目标进入机械臂工作空间后由视觉伺服系统驱动机械臂完成煤矸石分拣。试验结果表明,该系统可对粒度为50~260 mm的煤矸石进行高效、快速分拣,所采用的煤矸石识别方法和分拣策略在不同带速下具有良好的稳定性和准确性,煤矸识别与定位的综合准确率可达93%,验证了该系统的可行性。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2019-09-20

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