Un paso importante para lograr la producción automática e inteligente en las minas de carbón es el uso de robots de clasificación inteligentes en lugar de la manual. El sistema de visión, que actúa como el "ojo" del robot, realiza la identificación, el posicionamiento y la agrupación rápidos del material a clasificar. Basado en YOLOv5, el sistema de visión utiliza GhostNet para optimizar el diseño del modelo, con el objetivo de garantizar la precisión de la detección y, al mismo tiempo, reducir su tamaño, mejorando así la velocidad de reconocimiento y disminuyendo los costos operativos. El modelo Ghost-YOLOv5, diseñado y desarrollado, alcanza una velocidad de reconocimiento de 33 FPS, un tamaño de tan solo 4,2 MB y una precisión de detección promedio del 96,7 %.