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申请/专利权人：唐山因泰智能科技发展有限公司

摘要：一种煤块识别检测分选系统，包括传送带，所述传送带设有转速控制装置，转速控制装置连接到管理系统；传送带的上方设有图像采集装置和机械手分拣装置；所述图像采集装置包括光源、摄像头和调焦装置，所述图像采集装置连接有图像识别模块，图像识别模块连接到管理系统；所述机械手分拣装置连接有机械手控制器，机械手控制器连接到管理系统；图像采集装置拍摄传送带上输送的原煤和煤矸石的图像，图像识别模块通过深度神经网络识别出煤块与煤矸石，管理系统根据图像识别模块的识别结果发送动作信号到机械手控制器，机械手控制器控制机械手分拣装置将原煤和煤矸石分别拨到原煤仓和矸石仓中。

主权项：1.一种煤块识别检测分选系统，包括传送带，其特征在于，所述传送带设有转速控制装置，转速控制装置连接到管理系统；传送带的上方设有图像采集装置和机械手分拣装置；所述图像采集装置包括光源、摄像头和调焦装置，所述图像采集装置连接有图像识别模块，图像识别模块连接到管理系统；所述机械手分拣装置连接有机械手控制器，机械手控制器连接到管理系统；图像采集装置拍摄传送带上输送的原煤和煤矸石的图像，图像识别模块通过深度神经网络识别出煤块与煤矸石，管理系统根据图像识别模块的识别结果发送动作信号到机械手控制器，机械手控制器控制机械手分拣装置将原煤和煤矸石分别拨到原煤仓和矸石仓中；所述机械手控制器还连接有传送带转速测试装置；所述图像采集装置的光源采用光照均匀的面光源；所述管理系统还连接到云端数据中心；所述机械手分拣装置包括两台机械手；其中，所述图像识别模块通过深度神经网络识别出煤块与煤矸石的方法包括如下步骤：步骤一建立并初始化煤矸石分类识别深度神经网络模型；建立数据库，所述数据库有多个已标定完成的煤矸石图像；利用开源数据集ImageNet和COCO以及VOC分别进行预训练深度神经网络；所述步骤一中预训练深度神经网络具体步骤为：使用ImageNet数据集对基底网络进行分类训练；移除基底网络中最后的分类层，并分别在神经网中间层8倍、16倍、32倍下采样层接入识别网络；使用COCO和VOC数据集对整个网络进行训练；步骤二利用数据库已标定图像对深度网络进行微调训练，完成对深度神经网络的训练；步骤三通过图像采集装置采集初始图像；将初始图像从RGB彩色空间转换成HSV彩色空间，再对进行灰度化处理，在进行闭运算、开运算滤波处理后得到待检测图像；步骤四将待检测图像输入到训练好的深度神经网络中，煤矸石识别模型输出煤块与煤矸石的识别结果。

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