发布需求
煤炭开采属于高危职业，在采矿过程中，透水、瓦斯爆炸、塌方等事故时有发生，严重威胁矿工们的生命安全。因此，煤炭行业一直在探寻能够降低风险、提高效率的方法。2019年国家煤矿安全监察局正式公布《煤矿机器人重点研发目录》，对掘进、采煤、运煤、安控和救援五大类38种煤矿机器人分别提出了具体的研发应用要求，希望通过“机器换人”来实现煤矿作业的“少人则安、无人则安”。
当下，上述要求正伴随着人工智能技术的应用一步步成为现实。矸石分拣就是其中一个典型应用。
四步实现智能分拣
矸石是煤炭开采的伴生废品，是煤炭开采过程中，从煤层的顶部、底部火炭层周围挖掘出来的含碳量少、灰分在40％以上不成煤的泥质、碳质、砂质页岩，属于煤矿的工业废渣。矸石约占煤炭开采量的15%~20％。煤矸分离是煤炭生产过程中的必须工序，去除矸石同时是煤炭生产清洁化的基础，减少矸石颗粒排放可以降低颗粒物排放。
以往，分拣矸石的工作几乎完全依赖人工，效率低下、管理难、劳动强度大，这也是职业病的高发工种，工作时工人需要佩戴口罩、帽子、耳塞，一站就是12个小时。
智能煤矸分选机器人采用系统化、智能化、模块化设计，系统具有远程监测、远程管理、数据统计等多种功能，由整列系统、识别系统、控制系统、动作系统组成。整列系统均匀将入料整列，通过识别系统的AI技术中卷积神经网络技术，智能识别矸石与煤，再由控制系统发出指令，动作系统机械抓手及拨手进行除矸操作。
具体看，系统首先对煤块和矸石的灰度和纹理进行研究，特别是研究二者的灰度分布函数，以及其在图像处理中的表示。
然后，依据光线照射下煤与矸石的反射光线和波长不一样的原理，研究将光等非电量信号转变为合适电信号，之后对转换后的电信号进行预处理，并通过煤块和矸石图像的边缘提取方法以及边界的跟踪与标记。
接下来，依据煤块和矸石的灰度直方图分布、均值和方差的不同特征，系统进行灰度分析和判别分类。获取相关数据后，系统的识别技术采用AI技术中卷积神经网络技术，用视觉对煤和矸石进行深度学习。最后一步，则是采用机械手模拟人工进行分选。
机械化减人、自动化换人
AI分选机器人可使用机器视觉技术判别煤和矸，用深度学习方法不断提高煤与矸石的识别率，并通过机械手进行快速分选，改变了员工站在生产线旁筛选煤矸的传统作业方式，实现了“机械化减人、自动化换人”。
分拣煤矸石仅仅是人工智能应用的一个小分支，在煤矿开采过程中，人工智能技术的舞台更加广阔，原本需要井下作业的工人如今可以坐在控制室里，像民航飞行员那样面对着大大小小好几台高清彩色液晶屏，监控着800多千米外的地下采煤作业情况。
除此之外，无人宽体自卸车、高智能综采工作面、智能锚杆机器人、智能型远程操控掘进机、应急救援机器人、井下辅助运输系统等各类用于煤矿开采的人工智能技术正在深刻地改变着煤炭行业。
