CN109834063A - 垃圾分选系统及垃圾分选方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种垃圾分选系统及垃圾分选方法，所述垃圾分选系统包括输送装置、图像获取装置，位于所述输送装置的预设位置处，在输送装置输送过程中，所述图像获取装置设置为实时获取所述输送装置上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；抓取装置，用以抓取目标垃圾；控制单元，所述图像获取装置、抓取装置均与所述控制单元通讯连接，所述控制单元设置为根据所述图像获取装置反馈的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，并控制所述抓取装置抓取该目标垃圾；便于后续的对目标垃圾的识别，同时，能够准确控制所述抓取装置抓取目标垃圾，实现自动分选垃圾。

Description

垃圾分选系统及垃圾分选方法

技术领域

本发明涉及垃圾回收领域，尤其涉及一种能够自动分选垃圾的垃圾分选系统及垃圾分选方法。

背景技术

垃圾造成的环境污染问题日益严重，目前主要是通过尺寸筛分、空气分选、液体浮选、弹跳分选、磁分选、涡流分选、传感器气流分选等机械式分选技术进行垃圾分选，其中，通过人工分选是上述各技术中不可或缺的环节，人工分选主要是用来挑选上述机械式分选技术无法识别的大尺寸目标垃圾，并进行分选质量控制，例如剔除小尺寸杂质等，以获得高纯度的垃圾回收物。

人工分选存在分选效率低、工作环境差、损害工人身体健康等问题。

有鉴于此，有必要提供一种新的垃圾分选系统以及垃圾分选方法以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够自动分选垃圾的垃圾分选系统及垃圾分选方法。

为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：一种垃圾分选系统，包括用以输送待分选的垃圾的输送装置；所述垃圾分选系统还包括：

图像获取装置，位于所述输送装置的预设位置处，在输送装置输送过程中，所述图像获取装置设置为实时获取所述输送装置上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；

抓取装置，用以抓取目标垃圾；

控制单元，所述图像获取装置、抓取装置均与所述控制单元通讯连接，所述控制单元设置为根据所述图像获取装置反馈的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，并控制所述抓取装置抓取该目标垃圾。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述图像获取装置包括线阵相机、与所述线阵相机配合的第一编码器以及图像控制模块，所述图像控制模块设置为根据所述第一编码器反馈的电信号将线阵相机获取的多张连续的图像拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述输送装置包括输送线、以及用以驱动所述输送线的驱动组件，所述驱动组件包括与所述控制单元通讯连接的驱动件、与所述驱动件相连接的主动辊、与所述主动辊联动的从动辊；所述第一编码器连接于所述从动辊上。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述控制单元包括深度学习训练及计算模块，所述深度学习训练及计算模块用以根据所述垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述图像获取装置还包括安装于所述输送装置上方的暗室、安装于所述暗室内的补光装置，所述暗室具有朝向所述输送装置开放的拍摄开口，所述线阵相机安装于所述暗室内。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述控制单元包括抓取控制模块；所述抓取装置包括安装架、安装于所述安装架上且与所述抓取控制模块通讯连接的机械手以及与所述机械手配合使用的第二编码器，所述抓取控制模块设置为根据目标垃圾对应的位置信息以及第二编码器反馈的电信号控制机械手抓取目标垃圾。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述机械手为Delta机器人。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述输送装置包括输送线、以及用以驱动所述输送线的驱动组件，所述驱动组件包括与所述控制单元通讯连接的驱动件、与所述驱动件相连接的主动辊、与所述主动辊联动的从动辊；所述第二编码器连接于所述从动辊上。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述垃圾分选系统还包括用以储存所述抓取装置分选出的垃圾的储存区，所述储存区设于所述输送装置上靠近所述抓取装置的位置处。

为实现上述发明目的，本发明还提供一种基于上述的垃圾分选系统的垃圾分选方法，其特征在于：所述垃圾分选方法包括如下步骤：

将垃圾放置于连续运行的输送装置上；

实时获取所述输送装置上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；

根据垃圾图像识别出垃圾的材质，得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息；

控制抓取装置抓取目标垃圾，进行垃圾分选。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述控制单元包括深度学习训练及计算模块；步骤根据垃圾图像识别出垃圾的材质，得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息具体包括如下步骤：

深度学习训练及计算模块获取所述垃圾图像，并根据所述垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及该目标垃圾的位置信息。

作为本发明进一步改进的技术方案，所述控制单元包括抓取控制模块；所述抓取装置包括与所述抓取控制模块通讯连接的机械手以及与所述机械手配合使用的第二编码器，步骤控制抓取装置抓取目标垃圾具体包括如下步骤：

所述抓取控制模块根据目标垃圾对应的位置信息以及第二编码器反馈的电信号控制机械手抓取目标垃圾。

本发明的有益效果是：本发明中的垃圾分选系统中的图像获取装置能够获取一张完整且无重叠的垃圾图像，便于后续的对目标垃圾的识别；同时，本发明中的垃圾分选系统根据获取的输送装置上的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，从而，能够准确控制所述抓取装置抓取目标垃圾，实现自动分选垃圾。

附图说明

图1是本发明中的垃圾分选系统的结构示意图。

图2是图1中的抓取装置的分解图。

具体实施方式

以下将结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细描述，请参照图1至图2所示，为本发明的较佳实施方式。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅仅用于解释本发明，并不用于限定此发明。

请参图1至图2所示，为本发明中的垃圾分选系统100，包括用以输送待分选的垃圾的输送装置1、用以获取所述输送装置1上的垃圾图像的图像获取装置2、用以抓取目标垃圾的抓取装置3、以及控制单元5，所述输送装置1、图像获取装置2、抓取装置3均与所述控制单元5通讯连接，所述控制单元5设置为根据所述图像获取装置2反馈的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，并控制所述抓取装置3抓取该目标垃圾。

所述输送装置1包括输送线11、用以安装所述输送线11的输送线架12、用以驱动所述输送线11运行的驱动组件13，所述驱动组件13包括包括与所述控制单元通讯连接的驱动件131、与所述驱动件131连接的主动辊(未标号)、与所述主动辊联动的从动辊132，所述控制单元控制所述驱动件131驱动所述主动辊转动，带动所述从动辊132转动，使所述输送线11运行，以输送垃圾。

于一具体实施方式中，所述驱动件为电机，当然，并不以此为限。

进一步地，所述输送线11具有相对设置的进料端与出料端，所述待分选的垃圾自进料端放入所述输送线11上，在所述输送线11运行的过程中，带动垃圾向出料端移动。

所述输送装置1还包括设于所述进料端的护栏14，防止工人卷入所述输送装置1内，造成事故，以增强所述垃圾分选系统100的安全性能。

所述图像获取装置2设于所述输送装置1的预设位置处，在输送装置1输送垃圾的过程中，所述图像获取装置2实时获取经过所述图像获取装置2的拍摄范围内的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像，便于后续对该垃圾图像中目标垃圾的识别。

于一具体实施方式中，所述图像获取装置2包括用以获取垃圾的图像的线阵相机(未图示)、与所述线阵相机相配合的第一编码器(未图示)以及图像控制模块，在所述图像控制模块控制所述线阵相机启动拍摄图像时，同步获取与该图像对应的第一编码器值，并根据多个连续的图像的第一编码器值将多个图像拼接为一个完整且无重复的垃圾图像。提高了图像获取装置2的拍摄速度、增大了所述图像获取装置2的工作范围、且提高了最终获取的垃圾图像的清晰度。当然，并不以此为限，也可以设置面阵相机替代线阵相机，以获取输送装置1上的垃圾图像，可以理解的是，在将线阵相机替换为面阵相机时，无需使用所述第一编码器。在所述图像获取装置2包括线阵相机的实施方式中，在所述输送装置1运行的过程中，所述线阵相机获取经过其的垃圾的多张连续的图像并反馈给所述图像控制模块，同时，所述图像控制模块获取与图像对应的第一编码器值，并根据多个连续的图像的第一编码器值将多个图像拼接为一个完整且无重复的垃圾图像，且记录与获取的垃圾图像对应的第一编码器值，在后续控制单元发出获取垃圾图像的信号后，所述图像控制模块将获取的垃圾图像及与该垃圾图像对应的第一编码器值反馈给所述控制单元，便于所述控制单元识别出该垃圾图像中的目标垃圾后，根据该垃圾图像的第一编码器值得出该目标垃圾的位置信息。

同时，所述第一编码器能够实时采集输送线11的运行速度，更便于与所述抓取装置3相配合，实现动态抓取目标垃圾。

可以理解的时，第一编码器反馈的电信号包括上述的第一编码器值以及上述的输送线11的运行速度等。

可以理解的是，与垃圾图像对应的第一编码器值即可表示该垃圾图像中的目标垃圾在输送线11上的位置信息。

具体地，所述第一编码器连接于所述从动辊132上，能够防止因输送线11打滑导致采集的数据不准确。

进一步地，所述图像获取装置2还包括安装于所述输送装置1上方的暗室21、安装于所述暗室21内的补光装置，所述线阵相机安装于所述暗室21内，以防止外界的杂光影响所述线阵相机的拍摄效果。

具体地，所述暗室21安装于所述输送线架12上，且所述暗室21具有朝向所述输送装置1开放的拍摄开口(未标号)，以便于所述线阵相机获取经过的垃圾的图像。

进一步地，所述暗室21具有周壁211、封闭所述周壁211远离所述输送装置的一端的顶壁，所述周壁211上设有开口(未标号)；所述暗室21还包括活动连接于所述周壁211上以打开或关闭所述开口的门体212，从而便于所述线阵相机的安装与拆卸。

于一具体实施方式中，所述控制单元5为控制垃圾分选系统100运行的计算机，可以理解的是，并不对计算机的具体型号作特别的规定，所有能够实现控制垃圾分选系统100的运行的计算机均在本发明的保护范围之内。当然，并不以此为限。

进一步地，所述控制单元包括深度学习训练及计算模块，所述深度学习训练及计算模块中预存有深度学习算法，例如Faster R-CNN目标检测算法，以根据获取的所述垃圾图像识别出不同类别的垃圾的材质，得出目标垃圾。

具体地，Faster R-CNN目标检测算法识别目标垃圾主要包括如下步骤：

S1：深度学习训练及计算模块获取以多维数组的形式输入的垃圾图像，并将该垃圾图像经预训练CNN模型处理得到卷积特征图；

S2：RPN(Region P ropose Network)对卷积特征图进行处理，识别出可能包含目标垃圾的区域；

S3：基于R-CNN模块对位于边界框内的垃圾进行分类，识别出目标垃圾并得出目标垃圾的位置。

可以理解的是，目标垃圾即为需要分选出来的垃圾，例如塑料瓶、织物、纸等。

在所述深度学习训练及计算模块计算得出目标垃圾后，所述控制单元提取与所述线阵相机拍摄该目标垃圾时对应的第一编码器值。

进一步地，所述控制单元包括还包括抓取控制模块，所述抓取控制模块能够控制抓取装置，在所述深度学习训练及计算模块识别出垃圾图像中含有目标垃圾后，控制单元将与该垃圾图像对应的第一编码器值反馈给所述抓取控制模块，便于所述抓取控制模块精确控制抓取装置3抓取目标垃圾。

进一步地，所述抓取控制模块内还预存有通过标定算法建立的线阵相机与抓取装置3之间的坐标系变换关系模型，所述抓取控制模块根据与含有该目标垃圾的垃圾图像对应的第一编码器值以及该坐标系变换关系模型得出该目标垃圾运行至抓取装置3的抓取位置时对应的预设编码器增量。

所述抓取装置3包括安装架31、安装于所述安装架31上且位于所述输送装置1上方的机械手32以及与所述机械手32配合使用的第二编码器(未图示)，所述机械手32与所述抓取控制模块通讯连接，所述抓取控制模块设置为根据目标垃圾对应的位置信息以及第二编码器反馈的电信号控制机械手抓取目标垃圾。

上述的电信号即是指能够表示输送线11的运行速度以及实时位置的信号，同时也可以理解为第二编码器值。

具体地，所述抓取控制模块根据含有该目标垃圾的垃圾图像对应的第一编码器值以及第二编码器反馈的第二编码器值得出实时编码器增量，以确认目标垃圾的当前位置，在所述实时编码器增量达到预设编码器增量时，表示当前位置位于所述机械手32的抓取位置，所述机械手32抓取目标垃圾。

可以理解的是，在所述图像获取装置2中为面阵相机的实施方式中，所述控制单元控制面阵相机拍照的同时，获取对应的第二编码器值并反馈给抓取控制模块，抓取控制模块根据实时第二编码器值得出实时编码器增量，以确认目标垃圾的当前位置。

进一步地，所述第二编码器连接于所述从动辊上，能够防止因输送线11打滑导致采集的数据不准确。

具体地，所述安装架31支撑于地面上，以使所述抓取装置3能够实现模块化安装，且安装简便。

于一具体实施方式中，所述机械手32为Delta机器人，便于安装、调试、且能够快速抓取目标垃圾。当然，并不以此为限。

可以理解的是，所述Delta机器人的结构可沿用现有的Delta机器人的结构，于此，不做限定。

进一步地，所述垃圾分选系统100还包括用以储存所述抓取装置3分选出的垃圾的储存区4，所述储存区4设于所述输送装置1上靠近所述抓取装置3的位置处，便于所述抓取装置3将分选出的垃圾直接转移至所述储存区4内。

于一具体实施方式中，所述储存区4的数量为两个，且两个所述储存区4分设于所述输送线的相对两侧，以接收两种不同类别的垃圾。当然，并不以此为限，可以理解的是，所述储存区4的数量可以根据具体的需求进行设定。

进一步地，本发明还提供一种基于上述的垃圾分选系统100的垃圾分选方法，包括如下步骤：

S1：将垃圾放置于连续运行的输送装置上；可以理解的是，由于所述输送装置处于运行状态，在将垃圾放置于输送装置上后，输送装置1带动所述垃圾向出料口移动。

S2：实时获取所述输送装置1上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；

步骤S2具体包括如下步骤：

输送装置1运行过程中，在所述图像控制模块控制所述线阵相机启动拍摄图像时，同步获取与该图像对应的第一编码器值，并根据多个连续的图像的第一编码器值将多个图像拼接为一个完整且无重复的垃圾图像且记录与获取的垃圾图像对应的第一编码器值；

控制单元发出获取垃圾图像的信号后，所述图像控制模块将获取的垃圾图像及与该垃圾图像对应的第一编码器值反馈给所述控制单元。

可以理解的是，控制单元获取垃圾图像对应的第一编码器值并存储，以便于后续与抓取装置3配合以实现精确抓取目标垃圾。

S3：根据垃圾图像识别出垃圾的材质，得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息；

步骤S3具体包括如下步骤：控制单元中的深度学习训练及计算模块根据所述垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾，控制单元中的抓取控制模块提取与具有目标垃圾的垃圾图像对应的第一编码器值，同时，根据坐标系变换关系模型得出该目标垃圾运行至抓取装置3的抓取位置时对应的预设编码器增量。

上述的目标垃圾对应的位置信息即指含有该目标垃圾的垃圾图像对应的第一编码器值。

S4：控制抓取装置3抓取目标垃圾，进行垃圾在线分选。

步骤S4具体包括如下步骤：抓取控制模块实时获取第二编码器值得出实时编码器增量，以确认目标垃圾的当前位置，并在实时编码器增量达到预设编码器增量时，即，目标垃圾输送至机械手的抓取位置时，控制机械手抓取目标垃圾并移送至该目标垃圾对应的储存区4内。

综上所述，本发明中的垃圾分选系统100中的图像获取装置2能够获取一张完整且无重叠的垃圾图像，便于后续的对目标垃圾的识别；同时，本发明中的垃圾分选系统100根据获取的输送装置1上的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，从而，能够准确控制所述抓取装置3抓取目标垃圾，实现自动分选垃圾。

应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方式或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种垃圾分选系统，包括用以输送待分选的垃圾的输送装置；其特征在于：所述垃圾分选系统还包括：

图像获取装置，位于所述输送装置的预设位置处，在输送装置输送过程中，所述图像获取装置设置为实时获取所述输送装置上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；

抓取装置，用以抓取目标垃圾；

控制单元，所述图像获取装置、抓取装置均与所述控制单元通讯连接，所述控制单元设置为根据所述图像获取装置反馈的垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息，并控制所述抓取装置抓取该目标垃圾。

2.如权利要求1所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述图像获取装置包括线阵相机、与所述线阵相机配合的第一编码器以及图像控制模块，所述图像控制模块设置为根据所述第一编码器反馈的电信号将线阵相机获取的多张连续的图像拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像。

3.如权利要求2所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述输送装置包括输送线、以及用以驱动所述输送线的驱动组件，所述驱动组件包括与所述控制单元通讯连接的驱动件、与所述驱动件相连接的主动辊、与所述主动辊联动的从动辊；所述第一编码器连接于所述从动辊上。

4.如权利要求1-3中任意一项所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述控制单元包括深度学习训练及计算模块，所述深度学习训练及计算模块用以根据所述垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息。

5.如权利要求2所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述图像获取装置还包括安装于所述输送装置上方的暗室、安装于所述暗室内的补光装置，所述暗室具有朝向所述输送装置开放的拍摄开口，所述线阵相机安装于所述暗室内。

6.如权利要求1所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述控制单元包括抓取控制模块；所述抓取装置包括安装架、安装于所述安装架上且与所述抓取控制模块通讯连接的机械手以及与所述机械手配合使用的第二编码器，所述抓取控制模块设置为根据目标垃圾对应的位置信息以及第二编码器反馈的电信号控制机械手抓取目标垃圾。

7.如权利要求6所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述机械手为Delta机器人。

8.如权利要求6所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述输送装置包括输送线、以及用以驱动所述输送线的驱动组件，所述驱动组件包括与所述控制单元通讯连接的驱动件、与所述驱动件相连接的主动辊、与所述主动辊联动的从动辊；所述第二编码器连接于所述从动辊上。

9.如权利要求1所述的垃圾分选系统，其特征在于：所述垃圾分选系统还包括用以储存所述抓取装置分选出的垃圾的储存区，所述储存区设于所述输送装置上靠近所述抓取装置的位置处。

10.一种基于如权利要求1所述的垃圾分选系统的垃圾分选方法，其特征在于：所述垃圾分选方法包括如下步骤：

将垃圾放置于连续运行的输送装置上；

实时获取所述输送装置上的垃圾的多张连续的图像并拼接为一张完整且无重叠的垃圾图像；

根据垃圾图像识别出垃圾的材质，得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息；

控制抓取装置抓取目标垃圾，进行垃圾在线分选。

11.如权利要求10所述的垃圾分选方法，其特征在于：所述控制单元包括深度学习训练及计算模块；步骤根据垃圾图像识别出垃圾的材质，得出目标垃圾及目标垃圾对应的位置信息具体包括如下步骤：

深度学习训练及计算模块获取所述垃圾图像，并根据所述垃圾图像识别出垃圾的材质得出目标垃圾及该目标垃圾的位置信息。

12.如权利要求10所述的垃圾分选方法，其特征在于：所述控制单元包括抓取控制模块；所述抓取装置包括与所述抓取控制模块通讯连接的机械手以及与所述机械手配合使用的第二编码器，步骤控制抓取装置抓取目标垃圾具体包括如下步骤：

所述抓取控制模块根据目标垃圾对应的位置信息以及第二编码器反馈的电信号控制机械手抓取目标垃圾。