细粉加工设备(20-400目)
我公司自主研发的MTW欧版磨、LM立式磨等细粉加工设备，拥有多项国家专利，能够将石灰石、方解石、碳酸钙、重晶石、石膏、膨润土等物料研磨至20-400目，是您在电厂脱硫、煤粉制备、重钙加工等工业制粉领域的得力助手。
超细粉加工设备(400-3250目)
LUM超细立磨、MW环辊微粉磨吸收现代工业磨粉技术，专注于400-3250目范围内超细粉磨加工，细度可调可控，突破超细粉加工产能瓶颈，是超细粉加工领域粉磨装备的良好选择。
粗粉加工设备(0-3MM)
兼具磨粉机和破碎机性能优势，产量高、破碎比大、成品率高，在粗粉加工方面成绩斐然。
煤矸石检测r射线
安徽理工大学：郭永存教授——煤矸双能X射线图像多维度分析
2021年3月5日 创新点 （1）采用双能X射线透射煤和矸石，联合获取的高能图像、低能图像和计算而来的R值图像的多个特征，进行多维度分析，降低了X射线图像识别过程余晖效 2019年5月3日 对煤矸石识别方法的研究方向和途径进行了展望，提出应全面分析、理解煤矸石的特征差异，研究符合煤矿绿色发展要求的煤矸石识别方法、快速高效的煤矸石图 煤矸石识别方法研究现状与展望2023年7月26日 摘要： 按照实际工况在实验室搭建煤矸分选平台，采用深层目标检测网络对煤矸石进行在线识别，根据分选时煤矸石的形状和大小，将目标检测网络中的特征金字 基于目标检测网络的煤矸石识别2022年9月1日 煤矸图像识别是基于伪双能X射线透射（XRT）的煤矸分选技术重要环节。 受煤矸紧贴或遮挡导致煤矸图像难以分割和基于人工阈值判别易导致煤矸分类识别错误影响，现有的煤矸识别方法精度不高。X射线透射煤矸智能识别方法
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一种基于深度学习的煤矸石检测方法
摘要: 针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法 2020年1月20日 从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识 煤矸石识别方法研究现状与展望2020年12月17日 设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是 快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。 首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多 多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching2022年10月21日 针对双能X射线煤矸石分离技术对粒度为5~15 mm的煤矸石识别精度低的问题，提出了基于X射线透射和衍射相结合的煤矸石识别方法。 提出了原则。 基于X射 基于X射线透射和衍射原理相结合的煤矸石识别方法研究
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基于X射线煤矸智能识别的机理研究 百度学术
上述试验表明用模拟煤中矿物组分的方法进行试验,其结果解揭示了X射线识别煤矸石的机理,对光电智能煤矸分选的发展具有一定参考意义 展开 关键词：X射线荧光光谱法（XRF）无源检测技术以分析速度快、非破坏性、分析元素范围广等优异特性，在检测领域已得到广泛应用。基于XRF的研究现状，对XRF技术的发展进程、基本原理及分析方法、仪器构成与分类等进行了详细阐述，明晰了XRF特征X射线产生机理 X射线荧光光谱技术发展现状及在煤质检测中的应用2024年8月30日 佛山华谨第三方材料检测实验室可提供各类煤矸石检测服务，项目包括质量检测，成分检测，抗压强度，物相分析，耐火度，扫描电镜，ROHS检测等。 2、服务全面：华谨检测提供的煤矸石检测项目全面，包括煤矸石莫氏硬度检测 煤矸石密度检验中心分析评估元素所述在线识别流程，对实时采集的煤矸x射线图像进行定性分析，包括以下步骤：(1)对煤矸x射线图像的获取：采用xrb401型号的x射线源系统配合分辨率煤矸石检测r射线,煤矸石检测点击文档标签,更多精品内容等你发现~Read:4938多视角X射线煤和矸石透射图像煤矸石检测r射线
深度学习——煤矸石识别 CSDN博客
2023年11月8日 在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。1项目需求对煤矸石进行检测与识别，系统将识别出图片中的克服小块煤矸石漏检的缺陷。2项目实现 通过调研，本项目最终使用yolov8模型作为 针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进，以缩减模型大小并提高模型运行速度；加入空间金字塔池化模块 一种基于深度学习的煤矸石检测方法2022年7月6日 率高，因而在煤矸石检测领域被逐步推广。将深度学习应用到煤矸石检测中的研究已取得 一定成果。文献[2]基于LeNet−5进行改进，实现了 煤矸石图像检测和分类。文献[3]通过AlexNet卷 积神经网络模型提高了煤矸石检测的准确率。文基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测2020年1月20日 从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。煤矸石识别方法研究现状与展望
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煤矸石检测项目和方法 百家号
2024年8月3日 物相分析 主要内容 ：确定煤矸石中矿物相的种类和含量，特别是有用矿物相的分布情况。 检测方法 ：使用X射线衍射（XRD）技术分析其矿物组成，并结合扫描电子显微镜（SEM）进行微观结构分析。 热重分析 (TGA) 主要内容 ：评估煤矸石在升温过程中失重的情况，以了解其热稳定性和有机质含量。2022年10月17日 文章浏览阅读33k次，点赞4次，收藏26次。本文介绍了CT与DR双能X射线物质识别算法在工业选煤、稀土分拣、毒爆检测、垃圾分类等领域的应用。通过物质的X射线衰减特性，结合康普顿效应和光电效应，实现物质的非入侵式识别。文中探讨了CT与DR CT与DR双能X射线物质识别算法实现与应用（工业选煤 2022年2月19日 煤矸石检测中存在样本间特征差异小、目标密集等问题，导致现有煤矸石检测方法精度不高且实时性较差。针对该问题，提出了一种基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测方法。CBA−YOLO模型以速度较快、精度较高的YOLOv5m为基础模型，在YOLOv5m的 基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测2021年8月6日 通常煤矸石的颜色为灰色、灰褐色或褐黑色，颜色的深浅与其含碳量有关。一般含碳量越多，相应 的颜色就越深。经过风化后的煤矸石颜色会变浅，呈现浅灰色。由于有机质在煤矸石进行灼烧或者自燃 后会挥发掉，此时的煤矸石呈现出白色、灰白色或黄白 一种煤矸石的成分分析与组份鉴定 hanspub
我国朔州地区煤矸石的矿物学特征及煅烧组分变化 cgs
2020年11月2日 摘要 目前，煤矸石利用是固废处置与利用的重要内容之一，煤矸石的综合利用与其矿石性质密切相关，但对煤矸石各组分 的嵌布关系，元素分布、物相存在形式、微观形貌等相关研究较少。文章针对我国朔州地区煤矸石开展工艺矿物学研究，采用2022年10月10日 煤矸石是采煤过程和洗煤过程中排放的固体废物，是一种在成煤过程中与煤层伴生的一种含碳量较低、比煤坚硬的黑灰色岩石。包括巷道掘进过程中的掘进矸石、采掘过程中从顶板、底板及夹层里采出的矸石以及洗煤过程中挑煤矸石检测项目及标准方法详细汇总 知乎2015年11月12日 基于双能榭线的煤矸石在线自动分选系统孔力彭钢刘文中华中科技大学控制科学与工程系．湖北武祝)摘要：本文论述了研制成功的煤矸石在线自动分选系统的构成和在线识别原理以及测量误差分析一该系统的主要特点在于采用了双能埘线透射法，从而 基于双能γ射线的煤矸石在线自动分选系统 豆丁网2020年12月17日 摘要 煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型, 传统方法是利用射线 识别煤矸石 [910],成本高且会产生辐射。随着计算 机技术的发展,基于成像技术的煤矸石识别已得到 多光谱波段筛选的煤矸石快速定位 Researching
基于深度学习的煤矸石图像识别方法
2022年11月24日 煤矸石分选的方法有多种，国内外研究较多的有射线法、电磁 检测法、振动检测法、超声波检测法、图像法[3] 占所有检测出煤矸石的比例:召回率R则表示检测正确的煤矸石 占 所有煤矸石的比例。P、R、ACC的计算表达式如公式如式(1)(2)(3) 所示 2018年10月16日 张元馨,卢前明,王真真,等炉底灰—煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试[J]矿业安全与环保,2019,46(5):3741 文章编号:10084495(2019)05003705 炉底灰—煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试煤矸石基煤矿充填材料的制备及性能测试2024年1月1日 为了减少双能X射线透射（DEXRT）的厚度效应影响，解决不同厚度和密度的煤和矸石的识别问题，提出一种基于贝叶斯优化KNN模型的像素分类方法的图像。灰色特征I和R值用于训练分类器识别未知分类像素。将单个目标图像中已分类像素的比例作为分类参数。不同厚度、密度煤与矸石的双能X射线透射识别方法2022年6月14日 现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况，且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题，提出一种改进YOLOv5模型，并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强，以丰富数据集，提高数据利用率；在空间金字塔池化（SPP）模块中引入空洞卷 基于改进YOLOv5的煤矸识别研究
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基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究
2022年11月5日 文章浏览阅读22k次。点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，时间送达基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究王鹏1,2，曹现刚1,2，夏晶1,2，吴旭东1,2，马宏伟1,2(1西 2019年7月13日 为实现本发明提供的上述各种方法区分煤和矸石，本发明提供的一种x射线对煤和矸石进行检测区分的装置，包括 x射线装置，能够发出连续能谱的扇形x射线，其高压可根据煤矸石的大小进行适当调整；控制 一种x射线检测区分煤和矸石的方法及装置与流程2022年10月18日 煤矿井下矸石被煤泥包裹，煤矸石识别难、分拣难；井下工作空间狭小，设备布局难、煤矸石分流难，因此，需要研发高性能、高可靠的煤矸石智能分拣机器人。分析了煤矸石智能分拣机器人中煤矸石识 煤矸石智能分拣机器人研究进展与关键技术摘要： 环境适应能力强,识别精度高是有效分离煤和矸石的前提采用双能X射线透视煤和矸石并成像,避免了粉尘,光照强度和物料表面等外界因素影响但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应,厚度效应和射束硬化效应等缺陷为降低缺陷影响,提高煤和矸石识别率,提出一种联合R值图像与高 煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法 百度学术
改进纹理模糊筛选下煤矸石X射线图像处理
2021年9月24日 煤矿与矸石的自动分选是一种非接触、实时式的筛选过程,是煤矿生产的重要步骤,可以有效提高能源利用率并减少环境污染。但现有的煤块与煤矸石图像识别与分选技术大多采用Laplacian算子法,导致提取的图像纹理差异较小,识别效果不佳。本文以X射线图像技术为核心进行图像采集,对采集到的煤矿与 2023年10月25日 NB/T 112602023煤矸石中硅、铝、铁、钙、镁、钠、钾、磷、钛、锰含量的测定 X射线荧光光谱法pdf,ICS27010 CCSF10 中华人民共和国能源行业标准 / — NBT11260 2023 、 、 、 、 、 煤矸石中硅 铝 铁 钙 镁 、 、 、 、 钠 钾 磷 钛 锰含量的测定 X中国行业标准 NB/T 112602023煤矸石中硅、铝、铁、钙 2022年3月23日 摘要： 针对煤矸石分选的问题，提出一种基于深度学习的目标检测算法替代人工选矸，为后续开发自动选矸机器人提供视觉依据。由于矸石样本数量有限，各个地区矸石特征不一，没有统一标准大数量样本集，为不影响深度卷积网络训练精度，提出一种基于卷积生成对抗网络(DCGAN)的煤矸石图像数据 YOLOv4煤矸石检测方法研究MHAI智能分选系统是我们公司与北大清华博士团队自主研发的一套用于煤矸石分选的综合型智能机械系统，有效的解决了传统水洗（跳汰）煤矸石时水资源浪费、传统人工选矸的人力成本及员工工伤风险等，通过图像识别、人工智能深度学习、稳定可靠的多模块化机械拣选等技术有机高效结合，具有 MHAI智能矸石分拣系统鹤壁市煤化机械有限责任公司
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基于X射线图像的煤矸石智能分选控制系统研究 百度学术
通过X射线源对运输皮带上的煤和矸石进行透射,由探测器和采集板采集和转换衰减后的射线信号,并进行成像。控制终端对采集到的煤和矸石的X射线图像进行处理和识别。整个分选控制系统由检测部分、识别部分和分选部分组成。上海英用机械是专注于智能煤矸石分选机的领先供应商，提供高效、智能化的矿石分选技术和有色金属分选机解决方案。我们的智能煤矸石分选机采用先进的传感器技术和图像识别算法，能够快速、准确地对煤矸石进行分选。具有自动化、智能化的特点，操作简便，维护成本低，可根据客户的实际 智能煤矸石分选机 自动化 高效快捷 YingYong Machinery2023年10月27日 基于重介选煤、跳汰选煤、浮选、干法选煤、γ射线检测法的煤矸分选方法投资成本高、分选效率低、环境污染严重，基于CCD相机的煤矸分选方法准确率不高，基于X射线的煤矸分选技术会危害工作人员的健康。红外热成像技术不受光照、粉尘影响，且不会对人体造成伤害。基于红外热成像的煤矸识别方法研究复垦后煤矸石山的复燃问题是矿区土地复垦与生态环境保护中的巨大挑战。超前和及时的自燃监测和预警对治理至关重要，同时也一直是研究和治理中的难题。研究基于无人机遥感技术，提出了一种在复垦后利用植被紫花苜蓿评估煤矸石山自燃风险的方法，并对该方法在自燃监测和预警中的可行性 无人机遥感支持下的煤矸石山自燃监测与预警
煤矸石识别研究综述——在我国顶煤放流过程中的应用
2022年12月26日 摘要 放顶煤是对大量煤炭资源进行合理开采的过程。然而，该过程容易导致在放煤过程中释放过量的煤矸石。涉及目视检查的传统技术不仅劳动强度大，而且会导致不准确。本文回顾了放顶煤开采过程中使用的煤和煤矸石识别方法。分别介绍了近20年来发展和研究的伽马识别、声学识别、雷达探测 2022年11月25日 影响；文献[7]利用目标检测算法，通过训练端到端 的单阶段深度学习网络实现对X射线煤矸图像定位 和分类；文献[8]针对普通工业相机采集的煤矸图 像，提出基于改进型VGG16网络的煤矸识别模型，但该模型数据集受工业现场灯光、烟尘等环境因素X射线透射煤矸智能识别方法2020年11月23日 煤矸石分离对环境保护和资源高效利用具有重要意义,因此,提出了一种基于多光谱成像技术和目标检测的煤矸石智能分离方法。首先,在实验室搭建了煤矸石多光谱采集系统,共采集850组多光谱数据;其次,研究了多光谱中各波段煤矸石的识别率及相关性,从25个波段中选出3个波段构成伪RGB(Red,Green,Blue)图像 基于多光谱成像和改进YOLO v4的煤矸石检测 中国光学期刊网2021年8月4日 摘要： 基于光学图像的煤矸石识别方法具有设备简单、易实现、绿色环保等优势，是实现智能化煤矸石分选的重要途径。该类方法分为两种研究路径，一种是需要人为提取特征进行识别的路径，一般包括煤矸图像数据采集、图像预处理、特征选择与提取和煤矸识别另一种是利用深度学习神经网络 基于光学图像的煤矸石识别方法综述
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煤矸石矿物学性质及磁种法磁选除铁钛研究
2023年2月17日 （2） 煤矸石X射线粉晶衍射分析 将煤矸石分析样进行X射线衍射光谱仪 （XRD）分析，结果见图1。可看出图谱中有 717 Å和357 Å两个强衍射峰，它们分别属于高岭 石的特征衍射峰。同时，2θ为35～40°之间的两个 “山字峰”也属于高岭石的特征峰，说明样 2020年9月4日 对基于射线透射技术的干法智能分选系统, 物料准确的通过检测点是实现分选的前提,既是 待检测物料能够被检测和识别的基础,也是矸石 能够被准确击打的保证。排队效果对系统的分选 率有直接的影响。在实际生产中,物料在传送带 上是无序投放和排列的。基于射线透射技术的干法智能煤矸分选系统的应用2014年8月29日 华中理工大学博士学位论文基于双能γ射线透射法的煤矸石在线组分识别与分选系统理论及实现姓名：****学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：**江2000111华中科技大学博士学位论文摘要潍研究课题来源于原煤炭工业部“八五”攻关项目。基于双能γ射线透射法的煤矸石在线组分识别与分选系统理论 X射线荧光光谱法（XRF）无源检测技术以分析速度快、非破坏性、分析元素范围广等优异特性，在检测领域已得到广泛应用。基于XRF的研究现状，对XRF技术的发展进程、基本原理及分析方法、仪器构成与分类等进行了详细阐述，明晰了XRF特征X射线产生机理 X射线荧光光谱技术发展现状及在煤质检测中的应用
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煤矸石莫氏硬度检测 煤矸石密度检验中心分析评估元素
2024年8月30日 佛山华谨第三方材料检测实验室可提供各类煤矸石检测服务，项目包括质量检测，成分检测，抗压强度，物相分析，耐火度，扫描电镜，ROHS检测等。 2、服务全面：华谨检测提供的煤矸石检测项目全面，包括所述在线识别流程，对实时采集的煤矸x射线图像进行定性分析，包括以下步骤：(1)对煤矸x射线图像的获取：采用xrb401型号的x射线源系统配合分辨率煤矸石检测r射线,煤矸石检测点击文档标签,更多精品内容等你发现~Read:4938多视角X射线煤和矸石透射图像煤矸石检测r射线2023年11月8日 在本博文中，我们提出了一种基于深度学习的煤矸石检测与识别系统，该系统采用YOLOv8算法对煤矸石进行检测和识别，实现对图片中的煤矸石进行准确识别。1项目需求对煤矸石进行检测与识别，系统将识别出图片中的克服小块煤矸石漏检的缺陷。2项目实现 通过调研，本项目最终使用yolov8模型作为 深度学习——煤矸石识别 CSDN博客针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程，在YOLOv3目标检测模型基础上，提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进，以缩减模型大小并提高模型运行速度；加入空间金字塔池化模块 一种基于深度学习的煤矸石检测方法
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基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测
2022年7月6日 率高，因而在煤矸石检测领域被逐步推广。将深度学习应用到煤矸石检测中的研究已取得 一定成果。文献[2]基于LeNet−5进行改进，实现了 煤矸石图像检测和分类。文献[3]通过AlexNet卷 积神经网络模型提高了煤矸石检测的准确率。文2020年1月20日 从煤矸石识别特征出发，对煤矸石识别方法的研究现状进行了总结，列举了密度识别法、硬度识别法等以密度、硬度等为识别特征的煤矸石识别方法，以及射线识别法、图像识别法等以灰度、纹理为识别特征的煤矸石识别方法的代表性研究成果，并对比了各种识别方法的特点。煤矸石识别方法研究现状与展望2024年8月3日 物相分析 主要内容 ：确定煤矸石中矿物相的种类和含量，特别是有用矿物相的分布情况。 检测方法 ：使用X射线衍射（XRD）技术分析其矿物组成，并结合扫描电子显微镜（SEM）进行微观结构分析。 热重分析 (TGA) 主要内容 ：评估煤矸石在升温过程中失重的情况，以了解其热稳定性和有机质含量。煤矸石检测项目和方法 百家号2022年10月17日 文章浏览阅读33k次，点赞4次，收藏26次。本文介绍了CT与DR双能X射线物质识别算法在工业选煤、稀土分拣、毒爆检测、垃圾分类等领域的应用。通过物质的X射线衰减特性，结合康普顿效应和光电效应，实现物质的非入侵式识别。文中探讨了CT与DR CT与DR双能X射线物质识别算法实现与应用（工业选煤
基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测
2022年2月19日 煤矸石检测中存在样本间特征差异小、目标密集等问题，导致现有煤矸石检测方法精度不高且实时性较差。针对该问题，提出了一种基于CBA−YOLO模型的煤矸石检测方法。CBA−YOLO模型以速度较快、精度较高的YOLOv5m为基础模型，在YOLOv5m的
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