在煤炭、金属矿山及冶金、建材等工业领域，输送带作为物料运输的"大动脉"，其安全性和效率直接影响生产链的稳定性。然而，输送带上的异物（如铁件、木块、封桶布、塑料制品、矿用工具残留等）可能导致设备卡死、皮带撕裂甚至引发火灾等严重事故。传统人工巡检模式存在效率低、误判率高、安全隐患大等问题。随着工业智能化技术的突破，基于AI视觉识别与机器人协同的异物排除系统正在重塑矿山巷道物料分拣的作业模式。

一、系统技术架构与核心原理

异物排除机器人系统由感知层、决策层、执行层三级架构组成，形成闭环控制：

感知层（视觉系统）：通过采集模块与识别模块相结合。

采集模块：采用高精度3D工业相机（结构光模式）与组合光源，实时采集输送带表面3D点云数据与高清图像（如木头与矿石对比图，识别精度达像素级）。AI算法通过迁移学习技术构建涵盖300+类异物的特征库，对铁器（磁铁矿干扰场景下识别精度>99.2%）、木质、橡胶制品等实现厘米级识别。

识别模块：搭载自研CRM-CNN算法，依托名德光电积累的矿石异物大数据库进行深度学习，精准定位异物三维坐标（深度、方向、位姿），对长度>50cm异物的识别排除率≥95%。

决策层（预警系统）：边缘计算单元实时分析异物信息，在2ms内完成异物分类与坐标定位，结合物料流速动态规划抓取路径。自主研发的轨迹预测算法可补偿输送带振动带来的坐标偏移（误差<±3mm）。根据异物尺寸、重量，动态选择抓取模式（自动抓取、预警停机+远程操作、人工介入）。

执行层（机械臂系统）：模块化设计的六轴协作机器人配备电磁-真空双模末端执行器，铁质异物采用磁吸装置，非金属异物切换至真空吸盘。执行单元平均响应时间<0.8秒，单次抓取周期<2.5秒，异物移送至回收装置，无需停机。预警模式下，通过IO信号控制输送带停机，声光报警提示人工介入。

二、典型工业场景应用实践

1. 煤电行业（输煤系统）

痛点：雷管残留、锚杆碎片等金属物易引发破碎机卡死，木质杂物导致皮带摩擦系数异常

解决方案：在碎煤机前部署双工位机器人系统，配备检测模块，可识别在煤流中的金属件。在某2×1000MW电厂数据显示，年危险物2175件，若通过系统拦截设备故障率可下降73%。

2. 氧化铝厂（矿石预处理）

挑战：赤泥中混杂的钢制过滤网碎片（尺寸5-30cm）易造成高压隔膜泵损坏

创新应用：在振动筛出口部署异物分拣机器人，配合检测技术，对非磁性不锈钢碎片的捕获。年产80万吨氧化铝项目，备件更换成本可降低200余万元/年。

3. 水泥行业（生料输送）

特殊需求：需区分正常结块熟料（允许通过）与外来异物

技术突破：开发基于结块熟料与外来异物特征识别的分类模型，通过物料表面特征判断结块属性。误抓率可从15%降至1.8%。

4. 铁矿、铜矿、铅锌矿（巷道输送）

复合场景：金属与非金属异物混杂，铁件易被矿石干扰、高粉尘环境下作业

工程实践：机械臂加装防尘罩，视觉系统集成气幕清洁模块。对设备进行隔离防护，异物识别率≥92%，年拦截铁件4000+件，皮带撕裂事故减少70%。

三、技术经济性分析

以某千万吨级煤矿应用为例：

收益测算：

避免皮带撕裂事故：年节约维修费80-150万元

降低人工成本：替代6个巡检岗位，年节省人力支出60万元

四、安全与环保保障

设备安全性：

多重报警机制（自检、异常停机），故障率≤1%；

机械臂运动轨迹动态避障，防止误操作。

安全管理体系：

操作员岗前培训，强化风险源识别与应急处置能力；

专职安全员定期巡查，形成闭环管理体系。

环保性：

全流程零污染排放（无废水、废气、废渣）；

设备材料符合RoHS标准，绿色制造。

名德光电异物排除机器人系统通过AI+机器人深度融合的推广应用，推动矿山分拣从“被动处置”向“主动防控”转型。其技术方案可完美适用煤电、冶金、建材等多行业，兼具高效性与经济性。随着5G+TSN（时间敏感网络）技术的普及，未来系统响应延迟有望压缩至毫秒级，构建覆盖矿石开采、加工、运输全流程的智能防护网络。这种技术革新不仅带来显著的经济效益，更在本质安全层面为流程工业树立了新标杆。