推動(dòng)智能化技術(shù)與煤炭行業(yè)融合發(fā)展—提升煤礦智能化水平

總體設(shè)計(jì)：

智能選研機(jī)器人系統(tǒng)由視覺檢測(cè)系統(tǒng)和機(jī)械手系統(tǒng)兩部分構(gòu)成，一套視覺裝置可配置多臺(tái)機(jī)械手。機(jī)械手末端可根據(jù)應(yīng)用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況靈活選擇撥手和抓手。

在圖像采集區(qū)域前的皮帶上安裝物料排隊(duì)裝置，物料經(jīng)過(guò)排隊(duì)裝置后排成左右兩列，便于機(jī)械撥手工作。相機(jī)根據(jù)編碼器檢測(cè)的皮帶位移信號(hào)觸發(fā)，確保對(duì)皮帶經(jīng)過(guò)物料的全覆蓋采樣。經(jīng)視覺識(shí)別系統(tǒng)高速處理后將物體的類型、尺寸、位置、拍照時(shí)刻等信息傳送給機(jī)械手控制系統(tǒng)，自動(dòng)最優(yōu)分配給相應(yīng)的機(jī)械手動(dòng)作準(zhǔn)確地將煤塊或者研石分揀出皮帶。當(dāng)被推物體與非被推物體并排時(shí)，由并聯(lián)機(jī)械抓手對(duì)其處理，實(shí)現(xiàn)分揀。當(dāng)處理量大時(shí)，可直接在后面串聯(lián)多臺(tái)機(jī)械手。

視覺識(shí)別方案:

視覺識(shí)別系統(tǒng)首先采用 Retin ex 增強(qiáng)AMSR 算法模型對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，然后基于 CornerNet-SqueezeNet算法建立視覺識(shí)別模型。

CornerNet 中使用堆棧沙漏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為網(wǎng)絡(luò)主干。

通過(guò)特定相機(jī)采集大量現(xiàn)場(chǎng)圖片，經(jīng)過(guò)有豐富煤研識(shí)別經(jīng)驗(yàn)的人員標(biāo)定圖片后，訓(xùn)練視覺算法模型，不斷提升識(shí)別率。

機(jī)械撥手、抓手設(shè)計(jì)方案：

撥手橫向運(yùn)動(dòng)范圍800mm，上下運(yùn)動(dòng)范圍 300mm，未端橫向推力 20kg，一個(gè)動(dòng)作周期1S，撥動(dòng)過(guò)程中可追蹤皮帶運(yùn)動(dòng)。手爪由7根撥桿構(gòu)成，其中中間3 桿固定安裝，在Y 向?qū)挾?0mm，兩側(cè)的各2桿可繞X軸擺動(dòng)，總寬度150mm，根據(jù)煤研石大小自動(dòng)調(diào)整拔桿數(shù)量。

抓手橫向運(yùn)動(dòng)范圍 800mm，上下運(yùn)動(dòng)范圍 300mm，末端抓力10kg，一個(gè)動(dòng)作周期 2S，抓取過(guò)程中可追蹤皮帶運(yùn)動(dòng)。可根據(jù)煤研石大小設(shè)計(jì)不同規(guī)格。

控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案：

通訊模塊接收來(lái)自視覺識(shí)別系統(tǒng)的推送對(duì)象所在隊(duì)列、尺寸大小、拍照時(shí)前后左右位置等信息。在每次拍照同時(shí)向 PLC發(fā)出觸發(fā)信號(hào)。編碼器與皮帶托掘軸連接，高速計(jì)數(shù)模塊測(cè)試托軸的轉(zhuǎn)角。如下圖

遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案：

利用5G 技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)云端實(shí)現(xiàn)對(duì)各節(jié)點(diǎn)設(shè)備的遠(yuǎn)程控制和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析。