一种基于人工智能的煤矸石分选系统的制作方法

本发明涉及选煤设备，具体涉及一种基于人工智能的煤矸石分选系统。

背景技术：

选煤是煤炭生产过程中必须要进行的工艺步骤，排矸又是选煤工艺的重要步骤之一。目前，我国大部分煤炭生产仍然使用着人工排矸的落后方式，不仅劳动效率底下，人工成本高，安全隐患较多另外也会受到多种人为因素的影响，影响整体的生产效率和最后的分选结果。另外，在煤矸石智能分选领域中，大多数发明都还存在着不同的缺陷，其中包括有：单个传送带通过照片识别后使用机械爪进行分拣矸石，一方面照片识别方式识别率较低，无法更加准确的分辨出煤和矸石，以至于分拣效果不好；另一方面，机械爪在单个传送带分拣时，如果同时过来多块物料，无法更加有效率的对其进行分拣，影响了整体的工作效率。专利cn106269576a公布了一种煤矸石自动分选系统与方法，通过工业相机拍照识别煤矸石，再启动喷枪将矸石吹进矸石接料斗。这种分选方式，一定程度上克服了机械爪的缺陷，但是仍存在分选效率不高，难以同时对多块物料进行分选的缺陷。为了改善煤矸石分选的方式，提高分选效率与分选精度，急需要一种快捷方便，且分选效果较好的煤矸石分选方法与设备。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的煤矸石分选系统，以提高煤矸石的分选效率与分选精度。

为实现以上发明目的，本发明的技术方案如下：

一种基于人工智能的煤矸石分选系统，包括主传送带、分散机构、分传送带、第一工业相机、执行机构、矸石收集装置、煤炭收集装置和控制系统，其中，主传送带的一端伸到分散机构中心上方；分散机构的周围具有挡板，挡板固定在挡板支架上，挡板上具有n个出料口，n为自然数且n≥3；n个分传送带分布于分散机构周围，n个分传送带的一端分别与n个出料口相对，分传送带的一侧具有第一工业相机和执行机构，分传送带的另一端具有煤炭收集装置，第一工业相机固定在执行机构上方，矸石收集装置位于分传送带的另一侧，矸石收集装置与执行机构相对；第一工业相机的数据输出端分别与控制系统的数据输入端相连，控制系统的数据输出端分别与执行机构相连。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述分散机构包括转盘和驱动装置，驱动装置位于转盘下部，驱动装置带动转盘旋转。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述分传送带为18个，18个分传送带在所述分散机构周围成圆形阵列。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述执行机构为电推杆。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述第一工业相机和所述执行机构均为2个，2个第一工业相机分别固定在2个执行机构上方。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述出料口上还安装有自动闸口，自动闸口的控制端与所述控制系统的数据输出端相连。

作为本发明进一步改进的技术方案，还包括第二工业相机，第二工业相机固定在所述主传送带上方，第二工业相机的数据输出端与所述控制系统的数据输入端相连。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述控制系统由计算机和plc组成，所述第一工业相机和所述第二工业相机分别与计算机的数据输入端相连，计算机的数据输出端与plc的数据输入端相连，plc的数据输出端与所述执行机构相连。

与现有技术相比，本发明的有益效果：本发明的一种基于人工智能的煤矸石分选系统，物料分散充分，分选精度和分选效率高；使用人工智能进行控制煤矸石的分选，可以有效地增加整个系统分选的精度与速度；可以根据物料数量的改变智能的控制整个系统的工作状态，防止设备空转，降低了动力消耗。

附图说明

图1为本发明实施例中的一种18通路的基于人工智能的煤矸石分选系统的结构示意图；

图2为本发明实施例中的一种18通路的基于人工智能的煤矸石分选系统的俯视图；

图3为本发明实施例中的控制系统的工作流程图；

图中，1-主传送带，2-转盘，3-分传送带，4-电推杆，5-挡板，6-矸石收集装置，7-煤炭收集装置，801-第二工业相机，802-第一工业相机。

具体实施方式：

下面参照附图对本发明做进一步描述。

实施例

如图1和2所示，一种18通路的基于人工智能的煤矸石分选系统，包括主传送带1、分散机构、分传送带3、第一工业相机802、电推杆4、矸石收集装置6、煤炭收集装置7和控制系统。

分散机构包括转盘2和驱动装置，驱动装置位于转盘2下部，驱动装置带动转盘2旋转。主传送带1的一端伸到转盘2中心上方，主传送带1的另一端为入料口。转盘2的周围具有挡板5，挡板5固定在挡板支架上，挡板5上具有18个出料口，出料口上安装有自动闸口，自动闸口的控制端与控制系统的数据输出端相连。

18个分传送带3在分散机构2周围围成圆形阵列，分传送带3的一端分别与出料口相对应，分传送带3的上表面略低于转盘2的上表面。分传送带3的一侧具有2个第一工业相机802和2个电推杆4，2个第一工业相机802分别固定在2个电推杆4上方。分传送带3的另一端具有煤炭收集装置7。第一工业相机802固定在电推杆4上方，矸石收集装置6位于分传送带3的另一侧，矸石收集装置6与电推杆4相对。第一工业相机802的数据输出端分别与控制系统的数据输入端相连，控制系统的数据输出端分别与电推杆4相连。第二工业相机801固定在主传送带1上方，第二工业相机801的数据输出端与控制系统的数据输入端相连。

如图3所示，控制系统主要由计算机，plc控制器组成。当各个工业相机(801,802)将拍摄到的图片传入到计算机中时，计算机会对图像进行处理。计算机将处理结果传入人工智能的深度学习网络中，进行人工智能的自行学习。另外，处理结果也会传入判决模块中，判决模块将处理结果和阈值进行比对，给出相应的控制信号，传入plc模块中。plc模块再对传送带自动闸口的开合、主传送带1的速度、转盘2的转速、分传动带3的速度和电推杆4进行相应的控制，完成整个分选工作。另外，控制系统也会对分选的结果进行检测，将检测结果返回至深度人工智能算法中，使人工智能对系统的工作结果有一个相应的判断，再根据判断结果，适当的调节判决模块中的不同的阈值与速度，以达到更好的分选结果与系统经济型的平衡。

本发明的一种18通路基于人工智能的煤矸石分选系统工作原理如下：

主传送带1将物料从入料口通过皮带机传递至分散机构2上。物料掉落至分散机构2上后随转盘2旋转，在离心力的作用下，物料向四周散开。这样便可以将堆积在一起的物料分散成很多小份，更有利于接下来的煤矸石的分选工作。被分散开的物料，经过挡板5上的出料口进入了分传送带3上。此时物料已经是被分散机构2散开过的状态，控制系统调整挡自动闸口的打开数量，使物料能一个一个的排队进入分传送带3，以便于接下来电推杆4的分选。

当物料经过电推杆4时，第一工业相机802拍摄物料的照片，传入计算机内进行识别，如果检测到的物料为煤炭，则电推杆4不动作，物料顺着分传送带3被运送至煤炭收集装置7中。如果检测到的物料为矸石，则电推杆4收到指令后，将电推杆伸出。电推杆会把矸石从分传送带3上面推落至矸石收集装置6中。电推杆结构简单，在复杂的煤矿分选环境中可以更加稳定有效，且动作快捷，不会干涉接下来的分选工作。由于每个分散传送带3上设置两个电推杆4，这样可以保证在第一个电推杆4未能来得及将所有矸石推下时，第二个电推杆4可以继续将漏掉的矸石推下。这样增加的整个分选工作的成功率，更加有效的分离出煤炭之间的矸石。

第二工业相机801拍摄主传送带1上经过的物料，当检测到主传送带1上的物料过多时，便相应的多打开一些传送带挡板5，使更多的分传送带3和电推杆4进行工作，增加系统的工作效率。当检测到主传送带1上的物料较少时，便关闭一部分自动闸口和对应的分传送带3，这样便可以减少能源空耗，更加经济。第一工业相机802，拍摄电推杆4前面分传送带3上的物料，一方面第一工业相机801可以传递物料信号给计算机进行识别，另一方面，当检测到电推杆4不能够及时的将矸石推下时，可以适当调整一下主传送带1和分传送带3的传递速度。

人工智能算法包括以下几个步骤。首先，将主传送带1的速度，分传送带3的速度，转盘2的转速和电推杆4判断是否为矸石的阈值设为函数自变量，对分选结果设的判断设为函数结果。针对于所有的自变量，需要根据经验值，人为的对其进行参数初始化。初始化结束之后，整个系统开始工作，将分选结果返回至人工智能的学习网络之中。根据分选结果，调整之前人为指定的参数。比如，如果在矸石收集装置6中发现了较多的煤炭，则需要改变判断矸石的阈值。如果检测到过多物料来不及分选便进入煤炭收集装置7中，则需要降低分传送带3的速度。如果检测到主传送带1的物料较多，则需要开启更多的自动闸口，并降低主传送带1的速度，增加转盘2的转速。控制系统通过不断地调整不同的参数，使得分选结果慢慢的准确且快捷。当整个分选系统工作足够长的时间后，人工智能算法便收集到了足够多的关于自变量和结果的数据，便可以生成一个多维的函数图像。针对函数图像，求各个参数的偏导数，便可以使得算法智能的判断如何改变自变量参数才能得到更好的结果。至此，整个人工智能学习网络便具备了智能控制煤矸石分选系统的能力。使用人工智能进行控制煤矸石的分选，可以有效地增加整个系统分选的精度与速度，也可以根据物料数量的改变智能的控制整个系统的工作状态，防止设备的空转，减少动力的损耗。