维度网讯，智利国家铜业公司（Codelco）旗下埃尔特尼恩特（El Teniente）分部正在测试一套结合人工智能、摄像头和远程控制机械臂的技术系统，用于检测并从输送带上移除不可破碎的物料，旨在减少工人接触高风险任务并保障破碎工序的连续运行。

该试点测试是在埃尔特尼恩特创新部门与Codelco创新与科技管理部（Gerencia Corporativa de Innovación y Tecnología）共同推动的协议下进行的，丘基卡马塔分部（División Chuquicamata）也参与了该计划。目前，测试在圣地亚哥的MIRS公司实验室开展，使用来自埃尔特尼恩特的真实数据、矿石和物料。目标是在评估一套方案能否识别并移除混在采矿岩石中的木材、橡胶、电线或筛网等物料。

该项目主要针对常规磨矿监管区（Superintendencia de Molienda Convencional）的二级和三级破碎环节。当前，操作人员必须停机并锁定输送带后手动移除这些物料，这一过程不仅直接暴露在作业风险中，还会导致生产线停产。埃尔特尼恩特分部创新部门工程师Matías Pastén表示，需求源于工序中工业固体废弃物（RISES）的增加，重点是借助远程控制的废弃物移除系统消除风险暴露，避免工人进入输送带执行任务。埃尔特尼恩特SAG工厂部门负责人Carlos Liberona指出，该计划源于一个反复出现的问题：每月大约移除50吨废弃物，此外还有因未能及时检测这些物料而导致的破碎机损坏事件。

该系统通过在输送带上方安装摄像头和人工智能技术来检测不可破碎物料，并根据物料的特性和相关风险进行识别与分类。随后，这些数据被集成到配备专门设计工具的机械臂中，以实现安全高效的物料提取。埃尔特尼恩特分部二级破碎部门负责人Consuelo Figueroa强调，人工智能的使用为作业开辟了新的可能性。她表示，目前虽有自动化流程，但这类人工智能尚未在该分部或此流程中应用，未来这项技术可能推广到需要检测不可破碎物料的其他领域。

在试点测试完成后，下一步将推进现场工业试验，以评估系统在真实运行条件下的表现。该项目后续需要考察基础设施改造、机械臂集成，并与操作及维护团队共同验证其运行效果。

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