唯实重工股份有限公司方志鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉唯实重工股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121675923B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202610193810.6,技术领域涉及:E21D9/10;该发明授权一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统是由方志鹏;李志斌;袁亚飞;蔡宇超;张鑫设计研发完成,并于2026-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统在说明书摘要公布了:本发明涉及矿山智能掘进领域,公开了一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统,包括图像采集模块、岩性识别模块、岩石硬度映射模块及自适应控制模块。图像采集模块集成气幕清洗与双模补光装置,获取掘进工作面岩面图像;岩性识别模块利用自适应增强算法与改进深度学习网络提取岩性特征;岩石硬度映射模块通过回归模型量化输出岩石硬度值;自适应控制模块据此动态调节截割头转速与进给速度,并通过参数平滑单元平抑机械冲击。此外,反馈优化模块利用截割负载数据对视觉结果进行闭环校验与卡尔曼滤波融合。本发明解决了井下高粉尘环境岩性识别困难与截割参数调节滞后的问题。
本发明授权一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统在权利要求书中公布了:1.一种基于机器视觉的硬岩岩性识别与截割参数自适应系统,其特征在于,包括图像采集模块4、其依次与岩性识别模块7、岩石硬度映射模块以及自适应控制模块通信连接; 所述图像采集模块4,用于获取掘进机1工作面前方岩面的高清可见光图像; 所述图像采集模块4通过高柔性屏蔽电缆6与所述岩性识别模块7连接,所述高柔性屏蔽电缆6沿所述掘进机1的截割臂3的内部线槽布设; 所述岩性识别模块7运行有深度学习模型,所述深度学习模型的输入端集成了自适应图像增强单元; 所述自适应图像增强单元被配置为执行Retinex去雾算法,将所述高清可见光图像分解为照射分量与反射分量,并去除所述照射分量以消除光照不均匀及雾化效果; 所述自适应图像增强单元还被配置为执行对比度受限自适应直方图均衡化算法,将所述高清可见光图像划分为多个互不重叠的小块区域,并对每一个小块区域独立进行直方图均衡化处理; 所述深度学习模型包括主干网络、颈部网络及检测头; 所述主干网络采用GSConvV2模块,所述GSConvV2模块采用多分路并行结构,分别执行标准卷积运算与深度可分离卷积运算,并对输出特征图进行拼接与混洗操作;所述主干网络还包括多尺度细节融合模块,所述多尺度细节融合模块通过跨层连接通道将低层特征与高层特征进行拼接与融合; 所述颈部网络采用加权双向特征金字塔网络,具有双向跨尺度连接和加权特征融合机制; 所述检测头引入了iRMB倒置残差块注意力机制,所述iRMB倒置残差块注意力机制嵌入于所述检测头的卷积操作之前; 所述岩性识别模块7,用于对所述高清可见光图像进行处理以输出岩性类别、岩体完整性评分及裂隙密度等级; 所述岩石硬度映射模块,用于根据所述岩性识别模块7输出的所述岩性类别、岩体完整性评分及裂隙密度等级来确定岩石硬度值; 所述自适应控制模块,用于根据所述岩石硬度值生成截割参数指令并发送至所述掘进机1的控制系统。
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