[发明专利]基于人工智能图像识别的选煤系统及方法

说明书

本发明的基于人工智能图像识别的选煤系统及方法，设置传送带，煤料单行跟随传送带移动，在移动过程中，用喷枪冲刷煤料上的煤灰，露出部分固体表面，摄像装置实时拍摄并发送拍摄图像至控制模块，通过人工智能图像识别技术实时识别出矸石和煤块，再控制传送带下游的导流分选机构动作，将矸石和煤块分离。通过设置喷枪冲洗煤料上的煤灰，增加了煤和矸石的视觉区分度，再运用深度学习的人工智能视觉图像识别技术，识别出矸石和煤块，可大大提高机器视觉辨识的准确率，分选精度高，设备成本低，处理粒级宽，处理能力大，可替代大部分的人工，节约人力成本，减少煤矿污染及耗水，减少煤损；利于部署在井下，有效降低矸石出井量，有利于环境保护。

技术领域

本发明属于煤矿开采技术领域，具体涉及一种基于人工智能图像识别的选煤系统及方法。

背景技术

长期以来，中国煤炭资源的开采量居高不下，每年达到几十亿吨，全国有大小煤矿5000余座。近年来采煤机械化自动化程度在不断提高，但是煤矸石的分选一直是难题。矸石的存在，一方面增加了煤料中的灰分，降低了原煤的品质，另一方面，在后续生产运输的各个环节，都会对设备的运转带来过度磨损，甚至卡链停机等危害。因此，原煤升井后，第一步就需要在煤料中分离并捡出矸石，保留煤，即选煤。

传统使用的主要选煤工艺，都是基于煤块与矸石在基本物理属性上的差异，例如密度不同、表面亲疏水性不同等差异，基本可分为水洗法和干洗法。其中，水洗工艺是根据煤块和矸石在水中的不同表现，使用大量的水，通过包括浮选机、跳汰机、重介质旋流器等设备，对煤块和矸石进行分离的方法。但是，很多煤资源都蕴藏在干旱缺水地区，而水资源匮乏已经成为对当地煤资源开发和加工的制约因素。并且，年轻煤质遇水容易泥化，另外在严寒地区，水洗还会带来产品冻结等诸多问题。而干洗工艺，则是通过制造强空气对流，即风选工艺，根据煤块与矸石的不同比重，对其加以分离的技术，包括碎选、空气中介旋流器、复合干选等方式。但是，其所能处理的粒极很窄，只能处理小于80毫米的物料；且分选精度很低，风选的排矸率一般为80-90％，矸中带煤率大于5％，通常为6-8％；水分影响也大，原煤水分大时，会堵塞床面风孔，破坏正常供风，恶化分选效果，乃至无法进行，故通常要求外水小于7％；并且含矸量增加时，矸石混入的几率也相应增加。而风选设备的功耗却很高，一台每小时处理240吨原煤的风选机，其装机功率为650千瓦，即平均每吨原煤需要消耗2.5-3度电来进行分选。并且，因为其自动化程度较低，故操作人员的经验和责任心对分选效果影响较大。

近年随着人工智能技术的发展，发展出一些人工智能选煤技术，例如采用X光透射成像，来进行煤块和矸石的区分。这种技术不但成本高，还有较大的安全性问题，设备也比较复杂。

因此，现有技术有待于进一步改进和提高。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于人工智能图像识别的选煤系统及方法，以解决现有技术的选煤工艺，需要人工，以及浪费资源和能源的技术缺陷，且比其他智能选煤设备的结构更加简单，容易维护，易于部署在井下。

本发明提供了一种基于人工智能图像识别的选煤系统，包括：传送带，所述传送带的起始端正对一进煤口，煤料从所述进煤口进入传送带，单行跟随所述传送带移动至末端；所述传送带的上方，设有喷枪，所述喷枪用于喷出空气喷洗所述煤料；所述传送带的上方，在喷枪喷洗点的下游，还设有摄像装置，所述摄像装置实时拍摄煤料并传送拍摄图像至控制模块，所述控制模块通过深度学习的人工智能视觉图像识别技术识别矸石和煤块；所述传送带上还设有导流分选机构，所述控制模块发送识别结果至所述导流分选机构，所述导流分选机构动作，将矸石和煤块导向不同的收集点。

优选地，所述起始端的上方，贴近所述传送带，设置有喇叭形的导流槽，所述导流槽的较大开口朝向所述进煤口，所述导流槽的较小开口朝向所述末端；所述较小开口的两侧挡板在内部弹力或外部压力的作用下，趋于闭合；所述导流槽用于引导煤料成单行行进。