溜井智能破碎系統融合采用物聯網、人工智能、模糊控制等先進技術，實現溜井口格篩大塊礦石自動識別、機械臂自動破碎及多裝備集中控制功能，常規作業全自動運行，異常作業僅需通過一套控制平臺即可實現井下所有破碎機的異常處置，在提升溜井破碎效率、保證作業安全的同時，大幅降低現場人員需求，顯著提升系統智能化水平，達到降本增效的的項目目標。
（1）基于機器視覺的溜井格篩礦石堆精準識別技術研究
通過視覺相機采集溜井堆積礦石的三維點云數據，并以紅外波段光相機采集溜井堆積礦石的二維強度圖像信息，對二維、三維數據進行邊緣檢測、圖塊分割及特征提取等疊加處理，實現礦堆、礦塊的識別和區分。
（2）固定式破碎機智能化作業引導技術研究
以溜井礦石堆識別和三維定位為基礎，對礦石堆形態特征進行分類提取，設計針對各類分布特征的引導機制，建立與礦石、礦堆高度、投影面積、體積相匹配的作業決策模型，確立以篩孔中心、礦石形心和礦堆錐點為作業目標集合，形成以礦堆推算為主，礦石錘擊為輔的無人化作業引導模式，優化作業效率。
（3）多傳感器融合破碎作業安全防護技術研究
基于多元信息融合技術構建傳感器檢測與視頻圖像識別多層冗余監測機制。通過傳感器融合技術實現破碎機機械臂負載檢測，通過視頻信息以深度學習方式進行人、車識別，實現作業區風險源的精準檢測，并根據風險類型，設計機械臂應急制動、歸位邏輯，保證作業安全，并防止機械臂因外力阻擋損毀動力系統，實現破碎作業全流程的安全防護。
（4）井下固定式破碎機集群控制技術
針對礦山多溜井多固定式分布式作業需求，研制具有多設備無縫切換控制能力的遠程操控系統，開發工況設備并發采集與融合處理平臺，實現裝備作業檢測、異常告警、人工-自動作業模式切換、故障診斷、預先維護、作業統計、作業分析、上下游工序聯動等功能，提高系統運行效率與精細化管理水平。