一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人

摘要

本发明提供了一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人，该机器人由振动分级筛、X射线探测器、带式输送机、带速检测装置、机器人控制器、上位机、X射线发生器、机械臂组成，原煤首先经过运煤输送机传送到振动分级筛进行筛分,按照粒度大小进行分级,分离后的煤粉得以收集,而煤矸混合物则掉落到物料输送带上继续向前运行，通过排队队机构控制煤矸的对中以及彼此之间的距离间隔，确保煤矸依次排列穿过X射线成像区域，煤矸分选机器人采用双能X射线高低能成像，使用用一个X射线发生源和高低能双层X射线探测器，X射线探测器将模拟信号转换成数字信号传给上位机，通过图像处理以及相应的识别算法后，上位机发出指令给机械臂控制系统发出指令控制机械臂对煤矸进行分拣，该机器人提高了煤矸分选系统的准确度和稳定性，解决了资源浪费和环境污染问题。

说明书

技术领域

本发明涉及煤矸石分选技术领域，具体的说是基于双能X射线的煤矸光电分选机器人。

背景技术

现阶段,煤矸的分选方法主要有人工排矸、跳汰选煤、浮游选煤、选择性破碎选煤以及重介质选煤等,但这些方法普遍存在识别精度低、投资成本高、环境污染严重等问题，在国家不断重视洁净技术和环境保护的今天,传统的选煤理论和技术面临着严峻的挑战,亟需更加高效、智能、环保的煤矸分选技术。

同样煤矸识别是实现煤炭生产加工无人化、智能化的关键技术之一,现阶段,煤矸识别的方法主要有振动检测法、超声波检测法、雷达探测法、光学检测法、以及射线探测法等，但是这些均存在不同的缺点。

综上所述，如何解决上述技术问题，成为亟待解决的难题。

发明内容

本发明提供一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人，以解决背景技术中提到的问题。

本发明解决其技术问题采用如下技术方案：参阅图1所示，一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人，其特征在于包括X射线发生器、带式输送机、X射线探测器、振动分级筛、机器人控制器、带速检测装置、上位机、机械臂分选装置，所述振动分级筛连接带式输送机，机器人控制器连接机械臂，带速检测装置和机械臂分选装置和上位机模块均连接机器人控制器，X射线发生器与机器人控制器均连接上位机模块。

一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人的分选方法，包括以下步骤：

步骤A：如图1所示，原煤首先经过运煤输送机传送到振动分级筛进行筛分,按照粒度大小进行分级。

步骤B：分离后的煤粉得以收集,而煤矸混合物则掉落到物料输送带上继续向前运行。

步骤C：通过排队队机构控制分离后的煤粉得以收集,而煤矸混合物则掉落到物料输送带上继续向前运行。

步骤D：煤矸的对中以及彼此之间的距离间隔，确保煤矸依次排列穿过X射线成像区域。

步骤E：煤矸分选机器人采用双能X射线高低能成像，双能X射线系统分为真双能和伪双能X射线系统，为节约成本，本发明选用伪双能X射线系统，采用一个X射线发生源和高低能双层X射线探测器。

步骤F：X射线探测器将模拟信号转换成数字信号传给上位机，通过图像处理以及相应的识别算法后，上位机发出指令给机械臂控制系统发出指令控制机械臂对煤矸进行分拣。

其中双能X射线煤矸分选机器人采用的是X射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成R值图像，设定R值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对R值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。

由于传统的煤矸图像分类算法受到煤矸物料厚度和环境影响，以及算法自身的局限性，造成模型识别准确率低，识别速度慢，算法的收敛性差等问题；采用高低能图像并结合R值图像，采用粒子群算法的支持向量机进行分类，避免了易受光源、粉尘、成像背景和物料表面等不确定因素影响，简化了系统模型，并大大提高了分选机器人的分拣效率。

煤矸石分拣作为图像分类完的具体实施步骤，也是煤矸分选机器人的最后一环，当前的煤矸分拣方式有人工分拣，高压气阀喷嘴分拣，以及机械臂分拣；本发明拟采用机械臂对煤矸石进行分拣。

在对煤矸石进行分拣之前，需要确定煤与矸石在图像中的位置信息，本项目采用质心法对煤与矸石进行定位。首先对煤矸图像预处理，采用边缘轮廓提取算法确定目标区域边缘轮廓，使用形态学知识对图像进行膨胀和腐蚀处理，对图像轮廓进行进一步处理，最后采用质心法确定煤与矸石图像目标区域坐标，通过上位机发出指令控制机械臂抓取，最终完成煤矸石的分拣。

附图说明

图1是本发明的模型图。

图2是本发明图像处理阶段的R值阈值图像分割图。

图3是本发明的流程图。

图中：1-振动分级筛、2-X射线探测器、3-带式输送机、4-带速检测装置、5-机器人控制器、6-上位机、7-X射线发生器、8-机械臂。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。

参考图1，本发明所涉及的是一种基于双能X射线的煤矸光电分选机器人，该系统由振动分级筛1、X射线探测器2、带式输送机3、带速检测装置4、机器人控制器5、上位机6、X射线发生器7、机械臂8组成，所述振动分级筛1与X射线探测器2均连接带式输送机3，所述带速检测装置4和机械臂8和上位机6均连接机器人控制器5，所述X射线发生器7与机器人控制器5均连接上位机6。该系统在正常时候原煤首先经过运煤输送机传送到振动分级筛进行筛分,按照粒度大小进行分级，分离后的煤粉得以收集,而煤矸混合物则掉落到物料输送带上继续向前运行，通过排队队机构控制分离后的煤粉得以收集,而煤矸混合物则掉落到物料输送带上继续向前运行，煤矸的对中以及彼此之间的距离间隔，确保煤矸依次排列穿过X射线成像区域，煤矸分选机器人采用双能X射线高低能成像，双能X射线系统分为真双能和伪双能X射线系统，为节约成本，本发明选用伪双能X射线系统，采用一个X射线发生源和高低能双层X射线探测器，X射线探测器将模拟信号转换成数字信号传给上位机，通过图像处理以及相应的识别算法后，上位机发出指令给机械臂控制系统发出指令控制机械臂对煤矸进行分拣。

本实施例中双能X射线煤矸分选机器人采用的是X射线成像，需要对高低能图像进行滤波分割处理，并生成R值图像，设定R值阈值对煤矸石进行分类，通常为了更加明显区分，对R值图像进行伪色彩处理，绿色表示煤，红色表示矸石，处理结果如图2所示。

本实施例中由于传统的煤矸图像分类算法受到煤矸物料厚度和环境影响，以及算法自身的局限性，造成模型识别准确率低，识别速度慢，算法的收敛性差等问题；采用高低能图像并结合R值图像，采用粒子群算法的支持向量机进行分类，避免了易受光源、粉尘、成像背景和物料表面等不确定因素影响，简化了系统模型，并大大提高了分选机器人的分拣效率。

本实施例中煤矸石分拣作为图像分类完的具体实施步骤，也是煤矸分选机器人的最后一环，当前的煤矸分拣方式有人工分拣，高压气阀喷嘴分拣。本发明拟采用机械臂对煤矸石进行分拣。

本实施例中在对煤矸石进行分拣之前，需要确定煤与矸石在图像中的位置信息，本项目采用质心法对煤与矸石进行定位；首先对煤矸图像预处理，采用边缘轮廓提取算法确定目标区域边缘轮廓，使用形态学知识对图像进行膨胀和腐蚀处理，对图像轮廓进行进一步处理，最后采用质心法确定煤与矸石图像目标区域坐标，通过上位机发出指令控制机械臂抓取，最终完成煤矸石的分拣；提高了煤矸分选系统的准确度和稳定性，解决了资源浪费和环境污染问题；更有利于建设智慧绿色矿山，为实现井下煤矸分选提供了有效的技术方案，具有广阔的发展前景。