CN109448225A - 一种智能废纸回收系统用纸张校验装置及其校验方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种智能废纸回收系统用纸张校验装置及方法，涉及废纸回收装置技术领域，包括即时校验组件以及后期复核组件，即时校验组件包括：图像采集识别模块采集投入到废纸回收箱中物品的图像信息并将其与数据库中的参照图片作对比，输出不同等级的图像识别结果信息；后期复核组件包括用户信息存储模块、交易信息存储模块，图像采集信息与用户账户信息以及用户交易信息一一对应存储；后期比对模块配置为在废纸回收时由人工比对，得到并输出比对结果信息，通过图像识别与多种检测方式相结合，快速有效地识别出投入到废纸回收箱中的物品是否满足回收的要求，提升废纸核验效率，减小由于对投入废纸回收箱内物品种类的误判而给运营商带来的损失。

Description

一种智能废纸回收系统用纸张校验装置及其校验方法

技术领域

本发明涉及废纸回收装置技术领域，更具体地说，它涉及一种智能废纸回收系统用纸张校验装置及其校验方法。

背景技术

废纸是我国乃至世界造纸工业重要的纤维资源。废纸分类回收可以使纤维得到更充分的循环利用，经研究，植物纤维未降解之前可以循环利用6～8次，废纸回收利用在减少污染、改善环境、节约资源与能源方面产生了巨大的经济效益与环境效益，是实现造纸工业可持续发展以及社会可持续发展的一个重要的方面。我国纸张消费量每年约5000万吨，废纸利用率(利用量/产量)高达49％，但废纸回收率不到30％，一定程度上还依赖于国外的进口。随着经济的发展，生活工作中产生的废纸也是越来越多，我国现状是70％的废纸未得到回收，纤维只用了一次就被当作垃圾进行填埋或焚烧，纤维没有得到充分利用，造成了资源的极大浪费。

目前我国还没有成熟的废纸分类回收方式，主要依赖于零散的收购人员、收购站进行回收，废纸回收体系十分散乱，大部分的生活以及工作废纸都被废弃掉了。针对上述情况，专利公开号为CN105772176A的中国专利，提出了一种智能废纸回收系统，包括箱体、收纳桶、称重系统、碎纸器、控制中心、虚拟货币支付系统和显示屏。上述回收系统在回收废纸的过程中，一个亟待解决的问题便是对投入到箱体中的废纸进行甄别，例如，一些人员将建筑废弃物（瓷砖、压木板等）投入到箱体中，若虚拟货币支付系统继续支付的话显然会对运营商带来不利的影响。

如何有效的甄别出投入到箱体中的物件是废纸板而非其它，并且能够在此类情况发生后采取有效的措施避免运营商的利益受到损害，是目前废纸有偿回收系统中亟待解决的问题。

发明内容

针对实际废纸有偿回收系统中无法有效地对投入到箱体中的废纸进行核验导致运营商利益易受到损害这一问题，本发明目的一在于提出一种智能废纸回收系统用纸张校验装置，其通过多种核验的方式，能够有效提升废纸的识别率。基于上述装置，本发明目的二在于提供一种智能废纸回收系统用纸张校验方法，通过简单可行的步骤提升废纸核验效率，减小由于系统对投入废纸回收箱内物品种类的误判而给运营商带来的损失，具体方案如下：

一种智能废纸回收系统用纸张校验装置，包括即时校验组件以及后期复核组件，其中，

所述即时校验组件包括：

图像采集识别模块，包括图像采集端以及图像识别端，所述图像采集端设置于废纸回收箱内部，用于采集投入到废纸回收箱中物品的图像信息并发送至所述图像识别端，所述图像识别端设置于废纸回收箱内部或云端服务器，接收所述图像采集端输出的图像信息并将其与数据库中的参照图片作对比，输出不同等级的图像识别结果信息；

所述后期复核组件包括：

用户信息存储模块，配置为用于存储用户账户信息以及用户交易信息；

交易信息存储模块，配置为用于存储用户投入废纸进行交易的所述图像采集信息及其对应的数据信息，所述图像采集信息与所述用户账户信息以及用户交易信息一一对应存储；

后期比对模块，配置为在废纸回收时由人工或人工智能比对废纸回收箱中的废纸与交易信息中的图像采集信息，得到并输出比对结果信息。

通过上述技术方案，对投入到废纸回收箱中的物品进行图像识别，可以快速有效地排除一些外观明显不符合废纸图像特征的物品。后期废纸回收时将投入到废纸回收箱中的物品与交易信息中的图像采集信息做对比，可以明确上述交易是否存在纰漏，当投入的物品不为废纸时，可以快速地锁定交易信息，通过关闭上述交易或不结算交易金额的方式，避免运营商的经济损失，同时警示投入非纸类物品到废纸回收箱内的用户，促使其规范自身的行为。

进一步的，所述纸张校验装置还配置为包括：

比对排序模块，与所述图像识别端数据连接，接收图像识别端输出的不同等级的图像识别结果信息，根据所述图像识别结果信息的等级对各个交易信息进行排序，生成可靠度排序信息；

所述后期比对模块接收所述可靠度排序信息并根据所述可靠度排序信息的排序情况对废纸与交易信息加以对比。

通过上述技术方案，根据可靠度来对交易进行排序，使得低可靠度，即很有可能存在风险的交易被重点关注，方便后期对交易信息进行处理。

进一步的，所述纸张校验装置还配置为包括密度检测组件，所述密度检测组件包括体积测算单元、质量检测单元、密度估算单元以及第一比对预警单元，其中，

所述体积测算单元配置为与所述图像采集端数据连接，接收并根据所述图像采集端输出的图像信息计算得到投入到回收箱中的废纸体积，输出体积测算信息；

所述质量检测单元包括设置于废纸回收箱中的称重装置，所述称重装置检测投入到废纸回收箱中废纸的重量，输出称重信息；

密度估算单元，与所述体积测算单元以及质量检测单元数据连接，接收所述体积测算信息以及称重信息，计算得到密度估算信息；

第一比对预警单元，配置为接收所述密度估算信息，并将其与设定范围值做比较，基于密度估算信息与设定范围值的偏差程度，得到并输出不同等级的密度识别结果信息。

通过上述技术方案，正常的废纸其密度应该在一定的范围内浮动，若投入到废纸回收箱中的物品密度在设定的范围值之外，则可以将上述物品及其对应的交易进行标记，待后期废纸回收时进行重点关注，以此可以较为有效地识别出投入到废纸回收箱中的物品究竟是否是废纸。

进一步的，所述纸张校验装置还配置为包括热性能检测组件，所述热性能检测组件包括：

热量投射模块，用于向投入到废纸回收箱中的物品表面任意区域投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

热量检测模块，配置为在设定时间后对所述热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息；

热性能计算模块，与热量投射模块以及热量检测模块数据连接，根据热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息；

第二比对预警单元，将所述热量损耗图像信息与设定图像范围做比较，根据热量损耗图像信息与设定图像范围的偏差程度，得到并输出不同等级的热性能识别结果信息。

通过上述技术方案，废纸在受热后的热辐射特性或者说热衰减特性在一定范围内是固定或者可预期的，当被测的物品并非废纸，如被测物品是陶瓷时，上述热衰减的特性和废纸相比将会有较为明显的区别，以此可以判定出投入到废纸回收箱中的物品是否是废纸。同时，当废纸中的含水量过高时，也会影响废纸的热衰减特性，即过了设定时间后，上述热辐射区域的热量损耗图像信息将会与设定图像范围差距很大，由此也可以判定出投入到废纸回收箱箱体中的物品是否满足回收的要求。

进一步的，所述图像采集端包括至少一个设置于废纸回收箱内部的摄像机，所述摄像机采集并输出投入到废纸回收箱内的废纸图像信息。

通过上述技术方案，利用摄像机不仅能够记录交易的全过程，并且还能够从采集的动态图像中得到若干静态的图像信息，有助于提升图像识别端的识别精度。

进一步的，所述图像识别端包括数据库以及处理器，所述数据库中存储有多张用于进行图像比对的参照图片，所述处理器接收图像采集端采集的图像信息并将其与所述参照图片作对比，根据对比匹配结果，输出不同等级的图像识别结果信息。

通过上述技术方案，利用大数据比对，能够快速准确地对投入到废纸回收箱箱体中的物品进行识别分类，根据比对的结果可以对投入的物品划分等级，便于后期校验时进行核对。

进一步的，所述热量投射模块包括激光投射装置，所述激光投射装置朝向投入到废纸回收箱内部的物品发射设定能量值的光束以形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

所述热量检测模块包括红外相机。

通过上述技术方案，利用激光可以实现非接触式的热量投射，激光所含的能量较为集中，能够在被投射物品表面留下形状较为固定的热辐射区域，后期在检测上述区域热衰减特性时能够得到更为明显的热量损耗图像信息，由此可以对物品的种类加以判定评估。

一种智能废纸回收系统用纸张校验方法，包括如下步骤：

建立参照图片数据库，摄取投入到废纸回收箱中的物品图像信息，基于上述图像信息与参照图片数据库中的图片进行对比，按照对比的匹配程度，输出第一校验信息；

建立用于反应纸张密度的设定范围值以及图像-体积算法，根据摄取到的物品图像信息，计算得到投入到废纸回收箱内部物品的体积，通过称重装置测定投入到废纸回收箱内部物品的质量，基于上述体积以及质量信息计算得到物品的密度估算信息，根据所述密度估算信息与设定范围值的比较，得到并输出第二校验信息；

基于上述第一校验信息以及第二校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。

通过上述技术方案，将图像识别与密度检测相结合，能够有效地提升纸张校验的准确度，避免非纸张物品也按照废纸标准加以交易结算，减少运营商由此受到的损失。

进一步的，所述方法还包括步骤如下：

建立用于反应纸张正常热损耗特性的设定图像范围；

向投入到废纸回收箱中的物品投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

设定时间后对所述热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息；

比对热辐射区域以及热辐射图像检测信息，基于热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息，基于热量损耗图像信息与设定图像范围的比较，得到并输出第三校验信息；

基于上述第一校验信息、第二校验信息和/或第三校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。

通过上述技术方案，当投入到废纸回收箱中的物品不是纸张，或者纸张含水量过大不符合回收标准时，上述方法均能够快速有效地输出对应的校验信息，经综合后得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值，便于后期交易的管理。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

（1）通过图像识别与多种检测方式相结合，快速有效地识别出投入到废纸回收箱箱体中的物品是否满足回收的要求，由此提升废纸核验效率，减小由于系统对投入废纸回收箱内物品种类的误判而给运营商带来的损失；

（2）通过将识别的结果与交易信息进行一对一统一存储，当后期复核时发现投入到废纸回收箱箱体中的物品不符合回收标准时可以及时准确地关闭对应的交易，减少损失，有利于废纸有偿回收方式的开展。

附图说明

图1为即时校验组件以及后期复核组件的整体框架示意图；

图2为密度检测组件的框架示意图；

图3为热性能检测组件的框架示意图;

图4为基于图像识别与密度检测识别纸张的方法示意图;

图5为基于热性能计算识别纸张的方法示意图。

附图标记：1、即时校验组件；10、图像采集识别模块；100、图像采集端；101、图像识别端；2、后期复核组件；200、用户信息存储模块；201、交易信息存储模块；202、后期比对模块；3、比对排序模块；4、密度检测组件；400、体积测算单元；401、质量检测单元；402、密度估算单元；403、第一比对预警单元；5、热性能检测组件；500、热量投射模块；501、热量检测模块；502、热性能计算模块；503、第二比对预警单元。

具体实施方式

下面结合实施例及图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。

如图1所示，一种智能废纸回收系统用纸张校验装置，包括即时校验组件1以及后期复核组件2。

即时校验组件1包括图像采集识别模块10，图像采集识别模块10具体包括图像采集端100以及图像识别端101。

图像采集端100设置于废纸回收箱内部，用于采集投入到废纸回收箱中物品的图像信息并发送至图像识别端101。在本发明中，图像采集端100包括至少一个设置于废纸回收箱内部的摄像机，摄像机采集并输出投入到废纸回收箱内的废纸图像信息。为了能够从不同的角度采集到图像信息，上述摄像机的数量可以为多个且设置在箱体内的不同位置。利用摄像机不仅能够记录交易的全过程，并且还能够从采集的动态图像中得到若干静态的图像信息，有助于提升图像识别端101的识别精度。

图像识别端101设置于废纸回收箱内部或云端服务器，与图像采集端100数据连接，接收图像采集端100输出的图像信息并将其与数据库中的参照图片作对比，输出不同等级的图像识别结果信息。详述的，图像识别端101包括数据库以及处理器，数据库中存储有多张用于进行图像比对的参照图片，处理器接收图像采集端100采集的图像信息并将其与参照图片作对比，根据对比匹配结果，输出不同等级的图像识别结果信息。上述过程利用大数据进行比对，能够快速准确地对投入到废纸回收箱箱体中的物品进行识别分类，根据比对的结果（物品与参照图片的相似程度）可以对投入的物品划分等级，便于后期校验时进行核对。

后期复核组件2包括用户信息存储模块200、交易信息存储模块201以及后期比对模块202。

用户信息存储模块200配置为用于存储用户账户信息以及用户交易信息，上述用户账户信息包括用户ID信息，用户交易信息包括该用户ID对应的所有交易信息。

交易信息存储模块201配置为用于存储用户投入废纸进行交易的图像采集信息及其对应的数据信息，图像采集信息与用户账户信息以及用户交易信息一一对应存储。

在实际运用中，上述用户信息存储模块200以及交易信息存储模块201均存储在云服务器中，便于管理。

后期比对模块202配置为在废纸回收时由人工或人工智能比对废纸回收箱中的废纸与交易信息中的图像采集信息，得到并输出比对结果信息。由于废纸回收箱中的废纸最终需要由人工进行回收，相应的，在回收废纸时若遇到投入的物品为不符合回收要求的物品时，工作人员可以查阅上述物品所对应的交易数据信息，而后对上述交易信息进行冻结，终止进一步的实际付款操作，由此减少运营商的损失。

为了方便工作人员在回收废纸时快速的核验问题物品，在本发明中，纸张校验装置还配置为包括比对排序模块3，比对排序模块3与图像识别端101数据连接，接收图像识别端101输出的不同等级的图像识别结果信息，根据图像识别结果信息的等级对各个交易信息进行排序，生成可靠度排序信息。后期工作人员可接收可靠度排序信息并根据可靠度排序信息的排序情况对废纸与交易信息加以对比，由此提升后期校验的效率。

优化的，在实际运用中发现，当投入到废纸回收箱中的物品与废纸的颜色形状较为相似时，如投入的物品为压木板，利用图像识别的方式难以准确的识别出上述物品。此时，为了提升识别的效率，纸张校验装置还配置为包括密度检测组件4。

如图2所示，密度检测组件4包括体积测算单元400、质量检测单元401、密度估算单元402以及第一比对预警单元403。

其中，体积测算单元400配置为与图像采集端100数据连接，接收并根据图像采集端100输出的图像信息计算得到投入到回收箱中的废纸体积，输出体积测算信息。在实践中，上述体积的计算过程可以由相关的软件程序模块实现。

质量检测单元401包括设置于废纸回收箱中的称重装置，称重装置检测投入到废纸回收箱中废纸的重量，输出称重信息。在废纸有偿回收方式中，称重装置是常规的设置，在此不做赘述。

密度估算单元402与体积测算单元400以及质量检测单元401数据连接，接收体积测算信息以及称重信息，二者相除便可计算得到密度估算信息。

第一比对预警单元403配置为接收密度估算信息，并将其与设定范围值做比较，基于密度估算信息与设定范围值的偏差程度，得到并输出不同等级的密度识别结果信息。

上述方案中，正常的废纸其密度应该在一定的范围内浮动，若投入到废纸回收箱中的物品密度在设定的范围值之外，则可以将上述物品及其对应的交易进行标记，待后期废纸回收时进行重点关注，以此可以较为有效地识别出投入到废纸回收箱中的物品究竟是否为废纸。

进一步优化的，在实践中，为了更为有效地排除其它干扰，判别出投入到废纸回收箱箱体中的物品究竟是否是纸张。在本发明中，纸张校验装置还配置为包括热性能检测组件5。

如图3所示，热性能检测组件5包括：热量投射模块500、热量检测模块501、热性能计算模块502以及第二比对预警单元503。

热量投射模块500用于向投入到废纸回收箱中的物品表面任意区域投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域。在本发明中，上述热量投射模块500包括激光投射装置，激光投射装置朝向投入到废纸回收箱内部的物品发射设定能量值的光束以形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域。利用激光可以实现非接触式的热量投射，激光所含的能量较为集中，能够在被投射物品表面留下形状较为固定的热辐射区域，后期在检测上述区域热衰减特性时能够得到更为明显的热量损耗图像信息，由此可以对物品的种类加以判定评估。

热量检测模块501配置为在设定时间后对热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息，在本发明中，热量检测模块501包括红外相机。

热性能计算模块502与热量投射模块500以及热量检测模块501数据连接，根据热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息。

第二比对预警单元503将热量损耗图像信息与设定图像范围做比较，根据热量损耗图像信息与设定图像范围的偏差程度，得到并输出不同等级的热性能识别结果信息。

上述方案的工作原理包括：废纸在受热后的热辐射特性或者说热衰减特性在一定范围内是固定或者可预期的，当被测的物品并非废纸，如被测物品是陶瓷时，上述热衰减的特性和废纸相比将会有较为明显的区别，以此可以判定出投入到废纸回收箱中的物品是否是废纸。同时，当废纸中的含水量过高时，也会影响废纸的热衰减特性，即经过设定时间后，上述热辐射区域的热量损耗图像信息将会与设定图像范围差距很大，由此也可以判定出投入到废纸回收箱箱体中的物品是否满足回收的要求。

基于上述智能废纸回收系统用纸张校验装置，本发明还提出了一种智能废纸回收系统用纸张校验方法，如图4所示，包括如下步骤：

建立参照图片数据库，摄取投入到废纸回收箱中的物品图像信息，基于上述图像信息与参照图片数据库中的图片进行对比，按照对比的匹配程度，输出第一校验信息。

建立用于反应纸张密度的设定范围值以及图像-体积算法，根据摄取到的物品图像信息，计算得到投入到废纸回收箱内部物品的体积，通过称重装置测定投入到废纸回收箱内部物品的质量，基于上述体积以及质量信息计算得到物品的密度估算信息，根据密度估算信息与设定范围值的比较，得到并输出第二校验信息。

基于上述第一校验信息以及第二校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。

进一步优化的，结合图4和图5所示，上述校验方法还包括步骤如下：

建立用于反应纸张正常热损耗特性的设定图像范围；

向投入到废纸回收箱中的物品投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

设定时间后对热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息；

比对热辐射区域以及热辐射图像检测信息，基于热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息，基于热量损耗图像信息与设定图像范围的比较，得到并输出第三校验信息；

基于上述第一校验信息、第二校验信息和/或第三校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。

当投入到废纸回收箱中的物品不是纸张，或者纸张含水量过大不符合回收标准时，上述方法均能够快速有效地输出对应的校验信息，经综合后得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值，便于后期交易的管理。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于：包括即时校验组件(1)以及后期复核组件(2)，其中，

所述即时校验组件(1)包括：

图像采集识别模块(10)，包括图像采集端(100)以及图像识别端(101)，所述图像采集端(100)设置于废纸回收箱内部，用于采集投入到废纸回收箱中物品的图像信息并发送至所述图像识别端(101)，所述图像识别端(101)设置于废纸回收箱内部或云端服务器，接收所述图像采集端(100)输出的图像信息并将其与数据库中的参照图片作对比，输出不同等级的图像识别结果信息；

所述后期复核组件(2)包括：

用户信息存储模块(200)，配置为用于存储用户账户信息以及用户交易信息；

交易信息存储模块(201)，配置为用于存储用户投入废纸进行交易的所述图像采集信息及其对应的数据信息，所述图像采集信息与所述用户账户信息以及用户交易信息一一对应存储；

后期比对模块(202)，配置为在废纸回收时由人工或人工智能比对废纸回收箱中的废纸与交易信息中的图像采集信息，得到并输出比对结果信息。

2.根据权利要求1所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述纸张校验装置还配置为包括：

比对排序模块(3)，与所述图像识别端(101)数据连接，接收图像识别端(101)输出的不同等级的图像识别结果信息，根据所述图像识别结果信息的等级对各个交易信息进行排序，生成可靠度排序信息；

所述后期比对模块(202)接收所述可靠度排序信息并根据所述可靠度排序信息的排序情况对废纸与交易信息加以对比。

3.根据权利要求1所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述纸张校验装置还配置为包括密度检测组件(4)，所述密度检测组件(4)包括体积测算单元(400)、质量检测单元(401)、密度估算单元(402)以及第一比对预警单元(403)，其中，

所述体积测算单元(400)配置为与所述图像采集端(100)数据连接，接收并根据所述图像采集端(100)输出的图像信息计算得到投入到回收箱中的废纸体积，输出体积测算信息；

所述质量检测单元(401)包括设置于废纸回收箱中的称重装置，所述称重装置检测投入到废纸回收箱中废纸的重量，输出称重信息；

密度估算单元(402)，与所述体积测算单元(400)以及质量检测单元(401)数据连接，接收所述体积测算信息以及称重信息，计算得到密度估算信息；

第一比对预警单元(403)，配置为接收所述密度估算信息，并将其与设定范围值做比较，基于密度估算信息与设定范围值的偏差程度，得到并输出不同等级的密度识别结果信息。

4.根据权利要求1所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述纸张校验装置还配置为包括热性能检测组件(5)，所述热性能检测组件(5)包括：

热量投射模块(500)，用于向投入到废纸回收箱中的物品表面任意区域投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

热量检测模块(501)，配置为在设定时间后对所述热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息；

热性能计算模块(502)，与热量投射模块(500)以及热量检测模块(501)数据连接，根据热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息；

第二比对预警单元(503)，将所述热量损耗图像信息与设定图像范围做比较，根据热量损耗图像信息与设定图像范围的偏差程度，得到并输出不同等级的热性能识别结果信息。

5.根据权利要求1所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述图像采集端(100)包括至少一个设置于废纸回收箱内部的摄像机，所述摄像机采集并输出投入到废纸回收箱内的废纸图像信息。

6.根据权利要求5所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述图像识别端(101)包括数据库以及处理器，所述数据库中存储有多张用于进行图像比对的参照图片，所述处理器接收图像采集端(100)采集的图像信息并将其与所述参照图片作对比，根据对比匹配结果，输出不同等级的图像识别结果信息。

7.根据权利要求4所述的智能废纸回收系统用纸张校验装置，其特征在于，所述热量投射模块(500)包括激光投射装置，所述激光投射装置朝向投入到废纸回收箱内部的物品发射设定能量值的光束以形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

所述热量检测模块(501)包括红外相机。

8.一种智能废纸回收系统用纸张校验方法，其特征在于，包括如下步骤：

建立参照图片数据库，摄取投入到废纸回收箱中的物品图像信息，基于上述图像信息与参照图片数据库中的图片进行对比，按照对比的匹配程度，输出第一校验信息；

建立用于反应纸张密度的设定范围值以及图像-体积算法，根据摄取到的物品图像信息，计算得到投入到废纸回收箱内部物品的体积，通过称重装置测定投入到废纸回收箱内部物品的质量，基于上述体积以及质量信息计算得到物品的密度估算信息，根据所述密度估算信息与设定范围值的比较，得到并输出第二校验信息；

基于上述第一校验信息以及第二校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤如下：

建立用于反应纸张正常热损耗特性的设定图像范围；

向投入到废纸回收箱中的物品投射预设能量值的热辐射，在物品表面形成具有设定热辐射值以及设定形状的热辐射区域；

设定时间后对所述热辐射区域进行热辐射测量，获取热辐射图像检测信息；

比对热辐射区域以及热辐射图像检测信息，基于热辐射图像检测信息与热辐射区域之间的差异，得到热量损耗图像信息，基于热量损耗图像信息与设定图像范围的比较，得到并输出第三校验信息；

基于上述第一校验信息、第二校验信息和/或第三校验信息，进行加权计算，得到投入废纸回收箱中物品为纸张的概率值。