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在煤炭、金屬礦山及冶金、建材等工業(yè)領(lǐng)域，輸送帶作為物料運(yùn)輸?shù)?大動(dòng)脈"，其安全性和效率直接影響生產(chǎn)鏈的穩(wěn)定性。然而，輸送帶上的異物（如鐵件、木塊、封桶布、塑料制品、礦用工具殘留等）可能導(dǎo)致設(shè)備卡死、皮帶撕裂甚至引發(fā)火災(zāi)等嚴(yán)重事故。傳統(tǒng)人工巡檢模式存在效率低、誤判率高、安全隱患大等問題。隨著工業(yè)智能化技術(shù)的突破，基于AI視覺識(shí)別與機(jī)器人協(xié)同的異物排除系統(tǒng)正在重塑礦山巷道物料分揀的作業(yè)模式。

一、系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)與核心原理

異物排除機(jī)器人系統(tǒng)由感知層、決策層、執(zhí)行層三級架構(gòu)組成，形成閉環(huán)控制：

感知層（視覺系統(tǒng)）：通過采集模塊與識(shí)別模塊相結(jié)合。

采集模塊：采用高精度3D工業(yè)相機(jī)（結(jié)構(gòu)光模式）與組合光源，實(shí)時(shí)采集輸送帶表面3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)與高清圖像（如木頭與礦石對比圖，識(shí)別精度達(dá)像素級）。AI算法通過遷移學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建涵蓋300+類異物的特征庫，對鐵器（磁鐵礦干擾場景下識(shí)別精度>99.2%）、木質(zhì)、橡膠制品等實(shí)現(xiàn)厘米級識(shí)別。

識(shí)別模塊：搭載自研CRM-CNN算法，依托名德光電積累的礦石異物大數(shù)據(jù)庫進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，精準(zhǔn)定位異物三維坐標(biāo)（深度、方向、位姿），對長度>50cm異物的識(shí)別排除率≥95%。

決策層（預(yù)警系統(tǒng)）：邊緣計(jì)算單元實(shí)時(shí)分析異物信息，在2ms內(nèi)完成異物分類與坐標(biāo)定位，結(jié)合物料流速動(dòng)態(tài)規(guī)劃抓取路徑。自主研發(fā)的軌跡預(yù)測算法可補(bǔ)償輸送帶振動(dòng)帶來的坐標(biāo)偏移（誤差<±3mm）。根據(jù)異物尺寸、重量，動(dòng)態(tài)選擇抓取模式（自動(dòng)抓取、預(yù)警停機(jī)+遠(yuǎn)程操作、人工介入）。

執(zhí)行層（機(jī)械臂系統(tǒng)）：模塊化設(shè)計(jì)的六軸協(xié)作機(jī)器人配備電磁-真空雙模末端執(zhí)行器，鐵質(zhì)異物采用磁吸裝置，非金屬異物切換至真空吸盤。執(zhí)行單元平均響應(yīng)時(shí)間<0.8秒，單次抓取周期<2.5秒，異物移送至回收裝置，無需停機(jī)。預(yù)警模式下，通過IO信號(hào)控制輸送帶停機(jī)，聲光報(bào)警提示人工介入。

二、典型工業(yè)場景應(yīng)用實(shí)踐

1. 煤電行業(yè)（輸煤系統(tǒng)）

痛點(diǎn)：雷管殘留、錨桿碎片等金屬物易引發(fā)破碎機(jī)卡死，木質(zhì)雜物導(dǎo)致皮帶摩擦系數(shù)異常

解決方案：在碎煤機(jī)前部署雙工位機(jī)器人系統(tǒng)，配備檢測模塊，可識(shí)別在煤流中的金屬件。在某2×1000MW電廠數(shù)據(jù)顯示，年危險(xiǎn)物2175件，若通過系統(tǒng)攔截設(shè)備故障率可下降73%。

2. 氧化鋁廠（礦石預(yù)處理）

挑戰(zhàn)：赤泥中混雜的鋼制過濾網(wǎng)碎片（尺寸5-30cm）易造成高壓隔膜泵損壞

創(chuàng)新應(yīng)用：在振動(dòng)篩出口部署異物分揀機(jī)器人，配合檢測技術(shù)，對非磁性不銹鋼碎片的捕獲。年產(chǎn)80萬噸氧化鋁項(xiàng)目，備件更換成本可降低200余萬元/年。

3. 水泥行業(yè)（生料輸送）

特殊需求：需區(qū)分正常結(jié)塊熟料（允許通過）與外來異物

技術(shù)突破：開發(fā)基于結(jié)塊熟料與外來異物特征識(shí)別的分類模型，通過物料表面特征判斷結(jié)塊屬性。誤抓率可從15%降至1.8%。

4. 鐵礦、銅礦、鉛鋅礦（巷道輸送）

復(fù)合場景：金屬與非金屬異物混雜，鐵件易被礦石干擾、高粉塵環(huán)境下作業(yè)

工程實(shí)踐：機(jī)械臂加裝防塵罩，視覺系統(tǒng)集成氣幕清潔模塊。對設(shè)備進(jìn)行隔離防護(hù)，異物識(shí)別率≥92%，年攔截鐵件4000+件，皮帶撕裂事故減少70%。

三、技術(shù)經(jīng)濟(jì)性分析

以某千萬噸級煤礦應(yīng)用為例：

收益測算：

避免皮帶撕裂事故：年節(jié)約維修費(fèi)80-150萬元

降低人工成本：替代6個(gè)巡檢崗位，年節(jié)省人力支出60萬元

四、安全與環(huán)保保障

設(shè)備安全性：

多重報(bào)警機(jī)制（自檢、異常停機(jī)），故障率≤1%；

機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)軌跡動(dòng)態(tài)避障，防止誤操作。

安全管理體系：

操作員崗前培訓(xùn)，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別與應(yīng)急處置能力；

專職安全員定期巡查，形成閉環(huán)管理體系。

環(huán)保性：

全流程零污染排放（無廢水、廢氣、廢渣）；

設(shè)備材料符合RoHS標(biāo)準(zhǔn)，綠色制造。

名德光電異物排除機(jī)器人系統(tǒng)通過AI+機(jī)器人深度融合的推廣應(yīng)用，推動(dòng)礦山分揀從“被動(dòng)處置”向“主動(dòng)防控”轉(zhuǎn)型。其技術(shù)方案可完美適用煤電、冶金、建材等多行業(yè)，兼具高效性與經(jīng)濟(jì)性。隨著5G+TSN（時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)的普及，未來系統(tǒng)響應(yīng)延遲有望壓縮至毫秒級，構(gòu)建覆蓋礦石開采、加工、運(yùn)輸全流程的智能防護(hù)網(wǎng)絡(luò)。這種技術(shù)革新不僅帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，更在本質(zhì)安全層面為流程工業(yè)樹立了新標(biāo)桿。