如果你需要购买磨粉机，而且区分不了雷蒙磨与球磨机的区别，那么下面让我来给你讲解一下： 雷蒙磨和球磨机外形差异较大，雷蒙磨高达威猛，球磨机敦实个头也不小，但是二者的工
随着社会经济的快速发展，矿石磨粉的需求量越来越大，传统的磨粉机已经不能满足生产的需要，为了满足生产需求，黎明重工加紧科研步伐，生产出了全自动智能化环保节能立式磨粉
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2017年4月20日 煤矸石是煤炭开采和洗选加工过程中排出的固体废弃物，其产量占原煤产量的15%左右。目前我国累计堆有煤矸石山1500多座，约40亿t，占地2万hm⊃2;以上，而且每年以1亿t左右的速度递增，每年新增煤矸石占地超过40多hm ⊃2;。
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2021年12月12日 中平自动化公司生产的智能选矸系统是我省首个利用X光进行煤矸识别分选的系统，由该公司技术人员自行设计、研发、加工，具有完全自主知识产权，且多项成果正在申请国家专利。 取得这样的成绩，得益于该公司多年来的积累。 中平自动化公司是集自动化控制及软件研发于一体的高新技术企业，有一支年轻优秀的创新团队，主营业务是以物
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①回收煤炭和 黄铁矿 ：通过简易工艺，从煤矸石中洗选出好煤，通过筛选从中选出劣质煤，同时拣出黄铁矿；或从 选煤 用的跳汰机──平面摇床流程中回收黄铁矿、洗混煤 和 中煤。回收的煤炭可作动力锅炉的燃料，洗矸可作建筑材料，黄铁矿可作化工原料。
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2024年1月3日 通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。
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2022年5月7日 经过大量训练测试，目前思谋科技的煤矸石识别分拣解决方案煤矸石检出率超过 95%，可快速适配各类煤矿采集产线，单产线可节省 4 名人力，有效提升单产线产能 400%，平均每年可带来超过 720 万元的盈利。
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2020年2月28日 煤矸石快速高效的分离是提高煤质的主要途径，将推动洁净煤技术的发展 [1]。 目前γ射线透射法和X射线透射法煤矸分选技术比较成熟，但存在辐射危害，应用上受到了限制 [2] 。
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2022年10月18日 针对目前存在的共性问题，提出了解决方案：在识别方面，研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法，实现井下煤矸石快速识别；在轨迹规划方面，研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法，实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取
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2023年12月26日 摘要: 传统的煤矸石分选方法存在成本高、效率低以及安全性不足等问题。 近年来，随着深度学习相关技术的迅速发展，基于目标检测算法的智能选矸已经成为矸石分选的重要研究方向。 为实现矸石与煤块的高效分选，本文提出一种基于机器视觉与
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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光谱图像的25 个波段中选择3 个构成伪RGB 图像。 其次,设 计一个轻量的检测模型,记 为YOLO mg。 最后,基于伪RGB 图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并 通过非极大值抑制联
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2017年4月20日 煤矸石是煤炭开采和洗选加工过程中排出的固体废弃物，其产量占原煤产量的15%左右。目前我国累计堆有煤矸石山1500多座，约40亿t，占地2万hm⊃2;以上，而且每年以1亿t左右的速度递增，每年新增煤矸石占地超过40多hm ⊃2;。
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2021年12月12日 中平自动化公司生产的智能选矸系统是我省首个利用X光进行煤矸识别分选的系统，由该公司技术人员自行设计、研发、加工，具有完全自主知识产权，且多项成果正在申请国家专利。 取得这样的成绩，得益于该公司多年来的积累。 中平自动化公司是集自动化控制及软件研发于一体的高新技术企业，有一支年轻优秀的创新团队，主营业务是以物
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①回收煤炭和 黄铁矿 ：通过简易工艺，从煤矸石中洗选出好煤，通过筛选从中选出劣质煤，同时拣出黄铁矿；或从 选煤 用的跳汰机──平面摇床流程中回收黄铁矿、洗混煤 和 中煤。回收的煤炭可作动力锅炉的燃料，洗矸可作建筑材料，黄铁矿可作化工原料。
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2024年1月3日 通过煤矸石数据集训练YOLOv5网络，加载训练过的煤矸石识别参数，智能煤矸石分选机器人可以精确地检测出煤矸石的位置，并实现对煤和矸石精准分类。
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2022年5月7日 经过大量训练测试，目前思谋科技的煤矸石识别分拣解决方案煤矸石检出率超过 95%，可快速适配各类煤矿采集产线，单产线可节省 4 名人力，有效提升单产线产能 400%，平均每年可带来超过 720 万元的盈利。
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2020年2月28日 煤矸石快速高效的分离是提高煤质的主要途径，将推动洁净煤技术的发展 [1]。 目前γ射线透射法和X射线透射法煤矸分选技术比较成熟，但存在辐射危害，应用上受到了限制 [2] 。
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2022年10月18日 针对目前存在的共性问题，提出了解决方案：在识别方面，研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法，实现井下煤矸石快速识别；在轨迹规划方面，研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法，实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取
2023年12月26日 摘要: 传统的煤矸石分选方法存在成本高、效率低以及安全性不足等问题。 近年来，随着深度学习相关技术的迅速发展，基于目标检测算法的智能选矸已经成为矸石分选的重要研究方向。 为实现矸石与煤块的高效分选，本文提出一种基于机器视觉与
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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光谱图像的25 个波段中选择3 个构成伪RGB 图像。 其次,设 计一个轻量的检测模型,记 为YOLO mg。 最后,基于伪RGB 图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并 通过非极大值抑制联
2017年4月20日 煤矸石是煤炭开采和洗选加工过程中排出的固体废弃物，其产量占原煤产量的15%左右。目前我国累计堆有煤矸石山1500多座，约40亿t，占地2万hm⊃2;以上，而且每年以1亿t左右的速度递增，每年新增煤矸石占地超过40多hm ⊃2;。
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2021年12月12日 中平自动化公司生产的智能选矸系统是我省首个利用X光进行煤矸识别分选的系统，由该公司技术人员自行设计、研发、加工，具有完全自主知识产权，且多项成果正在申请国家专利。 取得这样的成绩，得益于该公司多年来的积累。 中平自动化公司是集自动化控制及软件研发于一体的高新技术企业，有一支年轻优秀的创新团队，主营业务是以物
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①回收煤炭和 黄铁矿 ：通过简易工艺，从煤矸石中洗选出好煤，通过筛选从中选出劣质煤，同时拣出黄铁矿；或从 选煤 用的跳汰机──平面摇床流程中回收黄铁矿、洗混煤 和 中煤。回收的煤炭可作动力锅炉的燃料，洗矸可作建筑材料，黄铁矿可作化工原料。
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2022年5月7日 经过大量训练测试，目前思谋科技的煤矸石识别分拣解决方案煤矸石检出率超过 95%，可快速适配各类煤矿采集产线，单产线可节省 4 名人力，有效提升单产线产能 400%，平均每年可带来超过 720 万元的盈利。
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2020年2月28日 煤矸石快速高效的分离是提高煤质的主要途径，将推动洁净煤技术的发展 [1]。 目前γ射线透射法和X射线透射法煤矸分选技术比较成熟，但存在辐射危害，应用上受到了限制 [2] 。
2022年10月18日 针对目前存在的共性问题，提出了解决方案：在识别方面，研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法，实现井下煤矸石快速识别；在轨迹规划方面，研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法，实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取
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2023年12月26日 摘要: 传统的煤矸石分选方法存在成本高、效率低以及安全性不足等问题。 近年来，随着深度学习相关技术的迅速发展，基于目标检测算法的智能选矸已经成为矸石分选的重要研究方向。 为实现矸石与煤块的高效分选，本文提出一种基于机器视觉与
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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光谱图像的25 个波段中选择3 个构成伪RGB 图像。 其次,设 计一个轻量的检测模型,记 为YOLO mg。 最后,基于伪RGB 图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并 通过非极大值抑制联
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2017年4月20日 煤矸石是煤炭开采和洗选加工过程中排出的固体废弃物，其产量占原煤产量的15%左右。目前我国累计堆有煤矸石山1500多座，约40亿t，占地2万hm⊃2;以上，而且每年以1亿t左右的速度递增，每年新增煤矸石占地超过40多hm ⊃2;。
2021年12月12日 中平自动化公司生产的智能选矸系统是我省首个利用X光进行煤矸识别分选的系统，由该公司技术人员自行设计、研发、加工，具有完全自主知识产权，且多项成果正在申请国家专利。 取得这样的成绩，得益于该公司多年来的积累。 中平自动化公司是集自动化控制及软件研发于一体的高新技术企业，有一支年轻优秀的创新团队，主营业务是以物
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①回收煤炭和 黄铁矿 ：通过简易工艺，从煤矸石中洗选出好煤，通过筛选从中选出劣质煤，同时拣出黄铁矿；或从 选煤 用的跳汰机──平面摇床流程中回收黄铁矿、洗混煤 和 中煤。回收的煤炭可作动力锅炉的燃料，洗矸可作建筑材料，黄铁矿可作化工原料。
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2022年5月7日 经过大量训练测试，目前思谋科技的煤矸石识别分拣解决方案煤矸石检出率超过 95%，可快速适配各类煤矿采集产线，单产线可节省 4 名人力，有效提升单产线产能 400%，平均每年可带来超过 720 万元的盈利。
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2020年2月28日 煤矸石快速高效的分离是提高煤质的主要途径，将推动洁净煤技术的发展 [1]。 目前γ射线透射法和X射线透射法煤矸分选技术比较成熟，但存在辐射危害，应用上受到了限制 [2] 。
2022年10月18日 针对目前存在的共性问题，提出了解决方案：在识别方面，研究基于多模态深度学习的煤矸石识别与抓取特征提取方法，实现井下煤矸石快速识别；在轨迹规划方面，研究动态煤矸石精准定位和实时跟踪方法，实现机器人对动态煤矸石的自适应稳定抓取
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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光谱图像的25 个波段中选择3 个构成伪RGB 图像。 其次,设 计一个轻量的检测模型,记 为YOLO mg。 最后,基于伪RGB 图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并 通过非极大值抑制联
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2023年12月26日 摘要: 传统的煤矸石分选方法存在成本高、效率低以及安全性不足等问题。 近年来，随着深度学习相关技术的迅速发展，基于目标检测算法的智能选矸已经成为矸石分选的重要研究方向。 为实现矸石与煤块的高效分选，本文提出一种基于机器视觉与
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光谱图像的25 个波段中选择3 个构成伪RGB 图像。 其次,设 计一个轻量的检测模型,记 为YOLO mg。 最后,基于伪RGB 图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并 通过非极大值抑制联
