河南祺智科技有限责任公司的智能矸石分选系统运用了当下最为火热的人工智能（AI）和基于神经网络的深度学习技术:

1、人工智能与深度学习

人工智能（AI）是在代码中复制人类的智能，思考方式。

基于神经网络的深度学习指机器、程序通过数据的采集来学习的能力。

机器学习允许程序自己进行学习。这样的学习以及高性能计算机的处理支持，可以轻松处理大量的数据，从而完成学习。

2、那么，深度学习如何进行工作？

深度学习是一种机器学习方法，可以通过一组输入，训练AI来预测输出。简单的理解就是：机器学习包含深度学习。和人类一样，机器学习也是有大脑内部的神经元的，通常用圆圈来表示。并且它们是互相连接在一起的。

这些神经元被分成三层：

（1）输入层：接收学习图像数据。

（2）隐藏层: 对输入图像数据进行数学计算，快速比对。

（3）输出层: 返回输出数据，分选出矸石与煤矿。

解决了如今的矸石分拣：1、人工手选劳动强度大、工作环境差；2、矸石拣出率低、破碎机负荷大；3、矸石拣出率低、增加后续系统加工费用等一系列实际难点。

智能分拣系统的经济效益：减少项目前期投入。以新建洗选车间为例，投入需要1000-2000万元，但选用智能分拣系统仅需三分之一的价格。后期维护费用少。洗选车间需要进行后期分拣化学试剂的大量投入。智能分拣系统仅需供电即可完成生产任务。大量减少人工配置及工资费用支出。以年产400万吨的煤矿，手选工有24人，上了智能分拣系统后可减少手选工人 22 人，人均工资保险8.3万元/年计算，每年可节省人工费 182.6万元。***工人意外安全事故发生，人工拣矸生产线上每年都会出现意外安全事故，智能分拣可以实现无人值守。减少误分拣煤块数量，人工拣矸效率低，单位时间内处理量有限，如果单位时间内过 流量加大就会造成误拣。智能分拣系统可每年减少误拣量在上千吨，创收近千万。

而且我公司也正在拓宽涉及的领域，例如，智能分拣系统，不单单可以像如今般运用于煤炭行业。 如冶金矿的大块物料识别、垃圾分拣、包装分拣、农作物分拣等都已经可以运用。且已有意向客户与公司联系进行洽谈。