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AI创新者:从理论到实践,我们用AI完成煤矸杂同步检测

日期:2022-11-25    来源:华为智能矿山

国际煤炭网

2022
11/25
14:24
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关键词: 煤矸杂同步检测 煤矸石检测 智能煤矿

【AI创新者】

首届矿山AI大模型大赛正式进入选手角逐的阶段。大赛在华为AI大模型平台之上,让矿山与AI技术人才走到一起,迸发出灿烂的火花,现在我们将陆续把有意思的选手、精彩的案例逐一揭秘。

“我们用机器视觉+机器人拣选的方式,以煤矸杂同步检测技术取代人工,实现高效预抛废,延长矿业设备寿命,减人提效。”

我们是来自中国矿业大学(北京)选矿过程智能化实验室的IMP-Lab-1团队,很荣幸参加第一届全国矿山AI大模型大赛,并成功将前期理论成果变成现实。

作为国内较早研究煤矸图像识别课题的团队,随着技术的不断革新,我们的研究课题不断深入,从三维激光扫描技术到传统图像处理,再到如今的深度学习,理论成果越来越完善,但是在实践领域却突破较少。

从最初煤矿车间的人工拣矸、拣杂,以人眼区分煤、矸、杂物,到如今的井下综采技术和井上洗选技术升级,虽然机器替代了人工,但是现阶段的技术尤其是预抛废环节,还是存在较多问题,由于无法避免大块矸石和杂物,容易导致机器损坏。

为了提升洗选效率,我们决定以煤矸杂同步检测技术,用机器视觉+机器人拣选实现高效地预抛废。

在过程中,最大困难是实验室测试成果到实际应用场景部署,无法实现预期效果。背后原因是“离线测试”方法与“实际测试”存在偏差。常规煤矸杂同步检测实验容易导致数据泄露,且无法识别很多实际场景的杂物。针对实际问题,团队将现场采集的煤矸图像数据,借助华为AI大模型完成了快速模拟,在保证无数据泄露的前提下,充分验证模型效果,并成功将理论成果转化到真实场景。

最终完成的煤矸杂同步解决方案不仅可以通过独立灵活的系统,以数量可调的视觉+机械手,或拆分,或组合部署于多种场景,而且方案还可消除人为因素对商品煤质量的影响,降低因大块矸石、杂物进入主洗设备而造成设备故障的可能性,延长设备寿命,减少非计划性停机。

通过参赛,我们意识到模型开发应立足于业务场景,要理论结合实践,并基于先进技术,有针对性调整模型构建思路,这样才能保证模型上线后的成功。希望AI平台未来可以通过开放生态的建设,让使用者可以实现个性化需求的场景定制化开发,研发出更多优势技术助力智能矿山发展。

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