CN111517018A - 一种智能垃圾分类设备以及分类方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能垃圾分类设备以及分类方法，该设备包括传输装置、分拣装置、电源装置以及控制装置；所述控制装置分别与所述激光扫描仪以及所述推送机构相连接，所述控制装置被配置为利用卷积神经网络模型对所述激光扫描仪所传输的数据进行分析并根据分析结果控制所述推送机构动作。本技术方案利用激光扫描仪获取在传输装置上垃圾的图像数据，控制装置接收到相关的图像数据之后利用卷积神经网络模型对图像数据进行处理分析，得到传输装置上垃圾的种类信息，最后控制装置根据得到的垃圾种类信息控制对应的推送机构动作将垃圾推送至相应的存储箱中，以实现智能垃圾分类；本技术方案无需利用大型的装置，设备整体体积小，易于推广应用。

Description

一种智能垃圾分类设备以及分类方法
技术领域
本发明涉及垃圾分类技术领域，更具体地说涉及一种智能垃圾分类设备以及分类方法。
背景技术
目前垃圾分拣工作主要分为人工分拣以及机械分拣，其中人工分拣所需要耗费的人力物力较高，因此人工分拣已逐渐地被淘汰。而机械分拣主要有风选、筛选、磁选、浮选、形选等方式，机械分拣所应用到的装置需要的操作空间较大且造价昂贵。
随着智能识别技术的发展，当前市面上已经存在基于视觉识别的大型垃圾分拣机器人，这类机器人的机械分拣臂一般长达两米左右，主要应用于大型垃圾场的垃圾分拣工作，对操作空间要求较高，否则无法正常工作。但是这种大型垃圾分类机器人只能固定地对某种类型的垃圾进行分拣，难以对大量混合垃圾进行分类操作。
发明内容
本发明目的在于提供种智能垃圾分类设备以及分类方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
为解决上述技术问题所采用的技术方案：
一种智能垃圾分类设备，包括：
传输装置，用于输送垃圾；
分拣装置，包括用于对所述传输装置上的垃圾进行识别的激光扫描仪、用于将所述传输装置上的垃圾进行推送的推送机构，以及用于存储垃圾的存储箱；
电源装置以及控制装置；
所述分拣装置设置有多个，所述电源装置分别与所述传输装置、所述激光扫描仪、所述推送机构以及所述控制装置电连接；
所述控制装置分别与所述激光扫描仪以及所述推送机构相连接，所述控制装置被配置为利用卷积神经网络模型对所述激光扫描仪所传输的数据进行分析并根据分析结果控制所述推送机构动作。
作为上述技术方案的进一步改进，所述分拣装置还包括用于检测所述存储箱容量的容量检测模块，所述容量检测模块与所述控制装置相连接。
作为上述技术方案的进一步改进，所述容量检测模块是红外检测传感器，所述控制装置被配置为根据所述容量检测模块的输入数据判定所述存储箱的剩余容量不足时，停止对所述推送机构动作。
作为上述技术方案的进一步改进，本技术方案还包括壳体，所述传输装置以及所述分拣装置均安装在所述壳体的内部，所述壳体的表面设置有投放口。
作为上述技术方案的进一步改进，所述壳体的内部还安装有用于对投放的垃圾进行升降动作的升降装置，所述升降装置安装在所述投放口与所述传输装置之间，所述升降装置与所述控制装置相连接。
作为上述技术方案的进一步改进，所述壳体的内部还安装有用于破开垃圾袋的破袋装置，所述破袋装置安装在所述升降装置与所述传输装置之间。
作为上述技术方案的进一步改进，所述升降装置包括置物平台以及驱动所述置物平台升降的升降杆，所述升降杆与所述控制装置相连接，所述升降杆控制所述置物平台位于最低处时，所述置物平台与所述投放口高度一致，所述升降杆控制所述置物平台位于最高处时，所述置物平台与所述破袋装置高度一致。
作为上述技术方案的进一步改进，所述升降装置还包括用于控制所述置物平台翻转的电机组件，所述电机组件与所述控制装置相连接。
本发明同时还公开了一种以上所述智能垃圾分类设备的智能垃圾分类方法，包括以下步骤：
步骤100，初始化传输装置控制参数以及激光扫描仪控制参数，分别设置各个分拣装置对应分拣垃圾的种类信息；
步骤200，将垃圾放置在传输装置上，并启动传输装置；
步骤300，启动激光扫描仪，对传输装置上的垃圾进行扫描，获取关于垃圾的识别数据；
步骤400，激光扫描仪将识别数据传输至控制装置的卷积神经网络模型中，利用卷积神经网络模型对识别数据进行处理分析，判断传输装置上垃圾的种类信息；
步骤500，根据传输装置上垃圾的种类信息，控制相对应的分拣装置中推送机构动作。
本发明的有益效果是：本技术方案利用激光扫描仪获取在传输装置上垃圾的图像数据，控制装置接收到相关的图像数据之后利用卷积神经网络模型对图像数据进行处理分析，得到传输装置上垃圾的种类信息，最后控制装置根据得到的垃圾种类信息控制对应的推送机构动作将垃圾推送至相应的存储箱中，以实现智能垃圾分类；本技术方案无需利用大型的装置，设备整体体积小，易于推广应用。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明做进一步的说明；
图1是本发明的设备结构示意图；
图2是本发明的设备电路示意图；
图3是本发明的垃圾分类方法流程示意图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，如果具有“若干”之类的词汇描述，其含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
参照图1和图2，本申请公开了一种智能垃圾分类设备，其第一实施例，包括：
传输装置100，用于输送垃圾；
分拣装置，包括用于对所述传输装置100上的垃圾进行识别的激光扫描仪210、用于将所述传输装置100上的垃圾进行推送的推送机构220，以及用于存储垃圾的存储箱230，所述推送机构220安装在所述传输装置100的上方，所述存储箱230设置在所述传输装置100的下方且与所述推送机构220位置上相对应，所述传输装置100上的垃圾受到所述推送机构220的推送动作后能够掉落到所述存储箱230中；
电源装置以及控制装置；
所述分拣装置设置有多个，所述电源装置分别与所述传输装置100、所述激光扫描仪210、所述推送机构220以及所述控制装置电连接；
所述控制装置分别与所述激光扫描仪210以及所述推送机构220相连接，所述控制装置被配置为利用卷积神经网络模型对所述激光扫描仪210所传输的数据进行分析并根据分析结果控制所述推送机构220动作。
本实施例中所述传输装置100以及所述分拣装置优先安装在一壳体300内，所述壳体300的表面设置有一投放口310，可通过所述投放口310将垃圾投放到所述传输装置100上。
本实施例中优先选择液压推杆作为所述推送机构220。
具体地，本实施例中，利用激光扫描仪210获取在传输装置100上垃圾的图像数据，控制装置接收到相关的图像数据之后利用卷积神经网络模型对图像数据进行处理分析，得到传输装置100上垃圾的种类信息，最后控制装置根据得到的垃圾种类信息控制对应的推送机构220动作将垃圾推送至相应的存储箱230中，以实现智能垃圾分类；本实施例无需利用大型的装置，设备整体体积小，易于推广应用。
本实施例中所里用到的卷积神经网络模型是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现。本实施例中卷积神经网络模型包括特征提取层以及特征映射层，其中特征提取层中每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来。特征映射层中，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等，特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络模型中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。
进一步作为优选的实施方式，本实施例中所述分拣装置还包括用于检测所述存储箱230容量的容量检测模块240，所述容量检测模块240与所述控制装置相连接。本实施例中所述容量检测模块240优选为红外检测传感器，具体包括红外发射器以及红外接收器，所述红外发射器以及所述红外接收器分别安装在所述存储箱230内相对的两个侧面，且尽量靠近所述存储箱230的顶部，所述红外接收器与所述控制装置相连接，当所述红外接收器能够接收到所述红外发射器所输出的红外光信号时，证明所述存储箱230还有剩余容量，相反若所述红外接收器无法接收到所述红外发射器所输出的红外光信号时，证明所述存储箱230剩余容量不足，无法再进一步接收垃圾，此时所述控制装置需要停止所述推送机构220动作。
进一步作为优选的实施方式，本实施例中，所述壳体300的内部还安装有用于对投放的垃圾进行升降动作的升降装置400，所述升降装置400安装在所述投放口310与所述传输装置100之间，所述升降装置400与所述控制装置相连接。为了能够有效地增大本实施例的垃圾存放量，本实施例需要充分地利用垂直方向上的空间，增加本实施例中所述存储箱230的高度，为此本实施例需要配置升降装置400，利用升降装置400将垃圾投放到所述传输装置100上。
进一步作为优选的实施方式，本实施例中，所述壳体300的内部还安装有用于破开垃圾袋的破袋装置500，所述破袋装置500安装在所述升降装置400与所述传输装置100之间；所述升降装置400包括置物平台410、驱动所述置物平台410升降的升降杆420以及用于控制所述置物平台410翻转的电机组件，所述升降杆420控制所述置物平台410位于最低处时，所述置物平台410与所述投放口310高度一致，所述升降杆420控制所述置物平台410位于最高处时，所述置物平台410与所述破袋装置500高度一致，所述升降杆420以及所述电机组件分别与所述控制装置相连接。
本实施例具体的垃圾传输流程如下：通过所述壳体300上的所述投放口310将垃圾投放至所述置物平台410上，所述升降杆420控制所述置物平台410上升，所述电机组件控制所述置物平台410翻转，将垃圾通过所述破袋装置500投放至所述传输装置100上。
另外本实施例中，所述传输装置100上，靠近所述破袋装置500的一侧还设置有分拨杆600，所述分拨杆600用于令成批投放到所述传输装置100上的垃圾能够有序地在所述传输装置100上移动，避免所述激光扫描仪210同一时刻对大量的垃圾进行扫描识别，避免所述激光扫描仪210无法获取垃圾的识别数据而导致垃圾分类的准确率降低。本实施例中所述分拨杆600相对于所述壳体300是固定的，不随所述传输装置100而移动。
参照图3，本申请同时还公开了一种上述智能垃圾分类设备的智能垃圾分类方法，其第一实施例，包括以下步骤：
步骤100，初始化传输装置100控制参数以及激光扫描仪210控制参数，分别设置各个分拣装置对应分拣垃圾的种类信息；
步骤200，将垃圾放置在传输装置100上，并启动传输装置100；
步骤300，启动激光扫描仪210，对传输装置100上的垃圾进行扫描，获取关于垃圾的识别数据；
步骤400，激光扫描仪210将识别数据传输至控制装置的卷积神经网络模型中，利用卷积神经网络模型对识别数据进行处理分析，判断传输装置100上垃圾的种类信息；
步骤500，根据传输装置100上垃圾的种类信息，控制相对应的分拣装置中推送机构220动作。
本实施例中，步骤400中首先需要利用大量的训练样本完成对所述卷积神经网络模型的训练操作；之后在实际应用过程中，激光扫描仪210获取到识别数据后，需要对识别数据进行预处理，由于本实施例中识别数据是指垃圾图像，因此预处理步骤主要包括图像噪声过滤以及图像增强等操作；之后对垃圾图像进行特征提取操作；最后将特征提取数据输入至已完成训练的卷积神经网络模型中即可得出传输装置100上垃圾的种类信息。
以上对本发明的较佳实施方式进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变型或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.一种智能垃圾分类设备，其特征在于：包括：
传输装置(100)，用于输送垃圾；
分拣装置，包括用于对所述传输装置(100)上的垃圾进行识别的激光扫描仪(210)、用于将所述传输装置(100)上的垃圾进行推送的推送机构(220)，以及用于存储垃圾的存储箱(230)；
电源装置以及控制装置；
所述分拣装置设置有多个，所述电源装置分别与所述传输装置(100)、所述激光扫描仪(210)、所述推送机构(220)以及所述控制装置电连接；
所述控制装置分别与所述激光扫描仪(210)以及所述推送机构(220)相连接，所述控制装置被配置为利用卷积神经网络模型对所述激光扫描仪(210)所传输的数据进行分析并根据分析结果控制所述推送机构(220)动作。
2.根据权利要求1所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述分拣装置还包括用于检测所述存储箱(230)容量的容量检测模块(240)，所述容量检测模块(240)与所述控制装置相连接。
3.根据权利要求2所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述容量检测模块(240)是红外检测传感器。
4.根据权利要求1所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：还包括壳体(300)，所述传输装置(100)以及所述分拣装置均安装在所述壳体(300)的内部，所述壳体(300)的表面设置有投放口(310)。
5.根据权利要求4所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述壳体(300)的内部还安装有用于对投放的垃圾进行升降动作的升降装置(400)，所述升降装置(400)安装在所述投放口(310)与所述传输装置(100)之间，所述升降装置(400)与所述控制装置相连接。
6.根据权利要求5所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述壳体(300)的内部还安装有用于破开垃圾袋的破袋装置(500)，所述破袋装置(500)安装在所述升降装置(400)与所述传输装置(100)之间。
7.根据权利要求6所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述升降装置(400)包括置物平台(410)以及驱动所述置物平台(410)升降的升降杆(420)，所述升降杆(420)与所述控制装置相连接，所述升降杆(420)控制所述置物平台(410)位于最低处时，所述置物平台(410)与所述投放口(310)高度一致，所述升降杆(420)控制所述置物平台(410)位于最高处时，所述置物平台(410)与所述破袋装置(500)高度一致。
8.根据权利要求7所述的一种智能垃圾分类设备，其特征在于：所述升降装置(400)还包括用于控制所述置物平台(410)翻转的电机组件，所述电机组件与所述控制装置相连接。
9.一种权利要求1所述的智能垃圾分类设备的智能垃圾分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤100，初始化传输装置(100)控制参数以及激光扫描仪(210)控制参数，分别设置各个分拣装置对应分拣垃圾的种类信息；
步骤200，将垃圾放置在传输装置(100)上，并启动传输装置(100)；
步骤300，启动激光扫描仪(210)，对传输装置(100)上的垃圾进行扫描，获取关于垃圾的识别数据；
步骤400，激光扫描仪(210)将识别数据传输至控制装置的卷积神经网络模型中，利用卷积神经网络模型对识别数据进行处理分析，判断传输装置(100)上垃圾的种类信息；
步骤500，根据传输装置(100)上垃圾的种类信息，控制相对应的分拣装置中推送机构(220)动作。
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