在煤炭开采和运输过程中，矸石（废石）的混入会显著降低煤炭品质，甚至影响后续加工安全。传统人工分选效率低且易出错，而现代智能系统通过多维度技术手段实现了高效识别。

1. 传感器与图像分析的协同检测

高精度红外传感器和X射线荧光仪可实时扫描物料成分，结合AI图像识别技术，系统能快速区分煤炭与矸石的密度、颜色及纹理差异。例如，矸石通常呈现更高的矿物质反射率，通过光谱分析即可标记异常区域。

2. 重量与体积的动态比对

智能分选设备会同步监测物料的重量和体积数据。由于矸石密度普遍大于煤炭，系统通过预设算法计算单位体积重量阈值，超标的物料会被自动剔除至废料通道。

3. 深度学习模型的持续优化

基于历史数据训练的神经网络能不断优化识别精度。例如，系统通过对比数百万组煤炭和矸石样本，可适应不同矿区的地质特性，即使矸石表面附着煤粉也能准确判定。

4. 实时反馈与自动化分选

识别结果会即时传输至控制中心，触发气动喷吹或机械臂分选装置。某煤矿案例显示，该系统将矸石误判率从人工分选的12%降至0.5%以下，生产效率提升30%。

未来，随着5G和边缘计算技术的应用，矸石识别将实现更快的响应速度和更低的能耗，为煤炭行业质量控制提供坚实保障。