基于EAIDK的智能煤矸分揀系統設計

王冠軍，蘇婷婷，劉文博，錢智平，李佳澤

(中國礦業大學 計算機科學與技術學院， 江蘇 徐州 221116)

0 引言

傳統的煤矸石人工分選方法是指原煤被運出井口后，經帶式輸送機運到人工揀矸樓，由工人把矸石與雜物揀出來，再輸送到選煤車間。對煤矸石自動分揀方法的研究主要集中在煤矸石圖像識別技術上，例如小波分析與DSP[1-2]、粗糙集理論[3]、紋理分析[4-5]、核典型相關分析[6]、灰度自適應邊緣檢測[7]等。以上方法均可實現簡單的矸石檢測，存在的主要不足是實時性較差且整體分揀準確率不高。利用密度進行分選[8-9]的方法適用于井下初選，且成本較高。針對上述問題，本文設計了一種基于EAIDK的智能煤矸分揀系統。

1 系統總體設計

1.1 系統結構

基于EAIDK的智能煤矸分揀系統由EAIDK-610平臺、視覺系統、機械臂等組成，如圖1所示。EAIDK-610是一種面向邊緣計算的嵌入式人工智能開發平臺，硬件方面，使用高性能ARM SoC搭載OPEN AI LAB嵌入式AI開發平臺AID，具備語音、視頻等數據采集能力，有適用于多場景的運動控制接口；軟件方面，支持視覺處理與分析、語音識別、語義分析、SLAM(即時定位與地圖構建)等應用的基礎平臺和主流開源算法。視覺系統由PLC、智能攝像機、觸摸屏等構成，實現圖像采集與處理功能。機械臂安裝于輸送帶一側軌道上，可以水平運動。

圖1 基于EAIDK的智能煤矸分揀系統結構

1.2 系統工作流程

原煤經過帶式輸送機輸送到原煤倉時，通過帶式輸送機上方的攝像機獲得當前原煤圖像，識別煤和矸石，并測量矸石位置和朝向；……