CN111579524A - 垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 - Google Patents
垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111579524A CN111579524A CN202010313126.XA CN202010313126A CN111579524A CN 111579524 A CN111579524 A CN 111579524A CN 202010313126 A CN202010313126 A CN 202010313126A CN 111579524 A CN111579524 A CN 111579524A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- garbage
- data
- content
- detection
- classification
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 title claims abstract description 200
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 100
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 239000010806 kitchen waste Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000002699 waste material Substances 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 9
- 239000004033 plastic Substances 0.000 claims description 6
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 claims description 6
- 239000003086 colorant Substances 0.000 claims description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 abstract description 9
- 238000012372 quality testing Methods 0.000 description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 4
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 4
- 239000002085 irritant Substances 0.000 description 3
- 231100000021 irritant Toxicity 0.000 description 3
- 239000010893 paper waste Substances 0.000 description 3
- 239000002985 plastic film Substances 0.000 description 3
- 229920006255 plastic film Polymers 0.000 description 3
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 3
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 2
- 239000003895 organic fertilizer Substances 0.000 description 2
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000010794 food waste Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 235000021190 leftovers Nutrition 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
- B07C5/34—Sorting according to other particular properties
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
- B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
- B07C2501/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material to be sorted
- B07C2501/0054—Sorting of waste or refuse
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明公开了一种垃圾含量分类的检测方法，包括以下步骤：将待检测的垃圾倒入检测桶内；向检测桶发射近红外光；接收从检测桶反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；获取电信号，并将电信号转化为数据信号；对数据信号进行分类筛选，并将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据，并评估得出检测结果。本发明通过不同物体之间具有不同反射率的原理对分类后的厨余垃圾进行垃圾含量检测，能够检测参杂在厨余垃圾中的其它垃圾含量，提高厨余垃圾的回收处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及垃圾处理技术设备领域，具体涉及一种垃圾含量分类的检测系统及其检测方法。
背景技术
近年来，新闻媒体报道的垃圾问题越来越严峻，垃圾分类是当下制约我国环保事业发展的瓶颈之一，也是造成环境污染、资源再利用困难的根源之一。
厨余垃圾包括剩菜剩饭、骨头、菜根菜叶、果皮等食品类废物，经回收处理后，每吨厨余垃圾可生产0.6吨至0.7吨有机肥料，但在厨余垃圾分类的过程中，会参杂一些其它垃圾，比如参杂一些比较大的沙子、用餐时的餐巾纸、一次性筷子、食品盒、饮料罐等，这些其它垃圾经回收处理后并不能产生有机肥料，且过多的其它垃圾参杂在厨余垃圾中还会降低厨余垃圾的回收处理效率，回收处理前需要重新检查厨余垃圾中的其它垃圾，由于厨余垃圾会产生大量有刺激性的气体，环境因素会垃圾分类的质检人员产生影响，进而传统厨余垃圾的检查经常出现漏检、误检等情况，质检效率低下，更有甚者直接省去重新检查厨余垃圾的步骤，将分类好的厨余垃圾直接进行回收处理，导致现有厨余垃圾的回收处理效率低下。
发明内容
本方的目的在于改进现有技术的缺陷，提供一种垃圾含量分类的检测系统及其检测方法，本发明通过不同物体之间具有不同反射率的原理对分类后的厨余垃圾进行垃圾含量检测，能够检测参杂在厨余垃圾中的其它垃圾含量，提高厨余垃圾的回收处理效率。
为了解决该技术问题，垃圾含量分类的检测方法，包括以下步骤：
将待检测的垃圾倒入检测桶内；
向检测桶发射近红外光；
接收从检测桶反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；
获取电信号，并将电信号转化为数据信号；
对数据信号进行分类筛选，并将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；
根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据，并评估得出检测结果。
垃圾含量分类的检测方法，还包括以下步骤：
所述对数据信号进行分类筛选前还对数据信号进行放大处理。
数据信号的分类筛选的依据为：
根据不同材料的物体具有的反射率不同，将相同反射率的数据信号归类在一起，归类完成后，此时具有多种类别的反射率，根据反射率含量占比划分为厨余垃圾数据及其它垃圾数据。
根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据评估垃圾含量的检测步骤包括：
若其它垃圾数据的含量占比低于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量达标，并判断为垃圾含量分类检测合格；
若其它垃圾数据的含量占比高于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量不达标，并判断为垃圾含量分类检测不合格。
垃圾含量分类的检测方法，还包括以下步骤：
当判断为垃圾含量分类检测合格时，将合格信号发送至显示模块，显示模块呈绿色；
当判断为垃圾含量分类检测不合格时，将不合格信号分别发送至显示模块及喇叭，显示模块呈红色，所述喇叭发出警报提示声。
预设阈值为5％。
垃圾含量分类的检测系统，包括有近红外光发射器、近红外光接收器、数据处理模块、显示模块及喇叭，所述红外光接收器、显示模块及喇叭均与数据处理模块电性连接；
近红外光发射器，用于向待检测的垃圾发射近红外光；
近红外光接收器，用于接收从垃圾中反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；
数据处理模块，用于获取电信号，并将电信号转化为数据信号；用于按比例放大分类筛选前的数据信号；用于分类筛选数据信号，用于将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；用于发送检测结果的信号至显示模块及喇叭；
显示模块，用于得出检测结果时显示对应的颜色；
喇叭，用于接收数据处理模块发送的信号，用于发出警报提示声。
所述检测桶的材质为塑料材料，所述检测桶的容积范围为450升至550升。
所述检测桶的容积为500升。
需要说明的是：
1、近红外光发射器发射的近红外光的波长为780纳米到1000纳米。
2、根据反射率含量占比进行划分，其中反射率含量占比大于50％的为厨余垃圾数据，而反射率含量占比在0.1％到10％范围内的为其它垃圾数据。
3、上述垃圾为厨余垃圾，而参杂在厨余垃圾中的其它垃圾可能为沙子、废弃塑料、废纸、塑料薄膜、一次性筷子、食品盒、玻璃碎渣、金属制品中的一种及多种。
本发明的有益效果：
1、垃圾含量分类的检测方法，通过发射近红外光并接收发射回来的光学信号，由于不同物体之间反射率不同，其接收反射回来的光学信号也不同，通过对数据信号的分析及及分类筛选，将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据，质检人员便能很容易地清楚厨余垃圾的含量分类数据，若检测后发现其它垃圾含量超标，则进行重新垃圾分类，剔除参杂在厨余垃圾中的其它垃圾，厨余垃圾检测达标后再进行回收处理，极大地提高了回收处理效率；且质检人员通过操控并发射近红外光，便能对厨余垃圾进行检测，有效地减缓了刺激性气体对质检人员的影响，减少漏检、误检的概率，进而提高质检效率。
2、由于检测的垃圾中其它垃圾的含量在垃圾中的占比较低，对数据信号按100％的比例放大能够将其它垃圾按比例放大，以便于分类筛选厨余垃圾及其它垃圾，防止出现筛选疏漏，进一步保证了数据的准确性。
3、根据不同材料的物体具有的反射率不同，还可以清楚地检测其它垃圾数据中各类其它垃圾的含量占比数据，如废弃塑料的含量占比数据、一次性筷子的含量占比数据、废纸的含量占比数据等，将这些其它垃圾的含量占比数据叠加起来共同组成总的其它垃圾数据。
4、其它垃圾数据的含量占比为各类其它垃圾的含量占比数据叠加起来的数据；如在此次检测中，将一次性筷子占0.5％、食品盒占2％、塑料薄膜占1％、沙子占0.5％的数据加起来，其它垃圾数据的含量占比为4％，则其它垃圾数据的含量达标，并判断为垃圾含量分类检测合格；但若其它垃圾数据的含量占比为5％或5％以上，则其它垃圾数据的含量不达标，并判断为垃圾含量分类检测不合格。
5、合格信号及不合格信号还均包括在其它垃圾数据中，各类其它垃圾在此次检测中的含量占比平均值，显示模块显示相应的屏幕颜色，而屏幕上还将各类其它垃圾在此次检测中的含量占比、以及厨余垃圾在此次检测中的含量占比的数据显示出来，以便于质检人员更加清楚地了解厨余垃圾中具体包含了什么不合格的因素。
附图说明
图1是本发明实施例中垃圾含量分类的检测系统的主视结构示意图；
图2是本发明实施例中垃圾含量分类的检测系统的内部结构示意图；
图3是本发明实施例中垃圾含量分类的检测方法的流程框图；
附图标记说明：
10、近红外光发射器，20、近红外光接收器，30、数据处理模块，40、显示模块，50、喇叭，60、开关。
具体实施方式
下面对本发明的实施例进行详细说明。
如图1、图2所示，垃圾含量分类的检测系统，包括有近红外光发射器10、近红外光接收器20、数据处理模块30、显示模块40及喇叭50，所述红外光接收器、显示模块40及喇叭50均与数据处理模块30电性连接；近红外光发射器10用于向待检测的垃圾发射近红外光；近红外光接收器20用于接收从垃圾中反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；数据处理模块30用于获取电信号，并将电信号转化为数据信号；用于按比例放大分类筛选前的数据信号；用于分类筛选数据信号，用于将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；用于发送检测结果的信号至显示模块及喇叭；显示模块40用于得出检测结果时显示对应的颜色；喇叭50用于接收数据处理模块30发送的信号，用于发出警报提示声。
在本实施例中，检测桶的材质为塑料材料，检测桶的容积为500升。
在本实施例中，垃圾含量分类的检测系统还包括用于控制近红外光发射器10发射近红外光的开关60。
如图3所示，垃圾含量分类的检测方法，包括以下步骤：将待检测的垃圾倒入检测桶内；向检测桶发射波长为780纳米到1000纳米的近红外光；接收从检测桶反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；获取电信号，并将电信号转化为数据信号；对数据信号进行分类筛选，并将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据，并评估得出检测结果。
数据信号的分类筛选的依据为：根据不同材料的物体具有的反射率不同，将相同反射率的数据信号归类在一起，归类完成后，此时具有多种类别的反射率，根据反射率含量占比划分为厨余垃圾数据及其它垃圾数据。
垃圾含量分类的检测方法，还包括以下步骤：对数据信号进行分类筛选前还对数据信号进行放大处理。
请继续参阅图3，根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据评估垃圾含量的检测步骤包括：若其它垃圾数据的含量占比低于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量达标，并判断为垃圾含量分类检测合格；若其它垃圾数据的含量占比高于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量不达标，并判断为垃圾含量分类检测不合格；预设阈值为5％。
垃圾含量分类的检测方法，还包括以下步骤：当判断为垃圾含量分类检测合格时，将合格信号发送至显示模块40，显示模块40呈绿色；当判断为垃圾含量分类检测不合格时，将不合格信号分别发送至显示模块40及喇叭50，显示模块40呈红色，所述喇叭50发出警报提示声。
为进一步保证检测数据的准确性，在本发明实施例中，垃圾含量分类的检测系统对厨余垃圾的具体检测过程为：
将检测分为两组，每组分别从三个不同的方向分别对500升的检测桶进行检测，三个方向之间呈三角形的形状，且在检测桶的2米至3米的范围内对检测桶进行检测，每个方向检测一次，三个方向总共检测三次；
当进行第一组检测时，第一组的三次检测中任意一次或一次以上显示不合格，此时的第二组检测是为了更加准确地了解其它垃圾中各类其它垃圾的含量占比，而且在进行第二组检测时，第二组的三次检测中也有任意一次或一次以上显示不合格，则本次检测的厨余垃圾不合格，需要重新进行垃圾分类；
当进行第一组检测时，第一组的三次检测均显示合格，且进行第二组的三次检测均显示合格，则本次检测的厨余垃圾合格，可以直接进行回收处理；
当进行第一组检测时，第一组的三次检测均显示合格，但进行的第二组的三次检测中出现任意一次或一次以上显示不合格，此时的情况最特殊，因为在第一组的检测中全部显示合格，此次的厨余垃圾应该是合格的，但在第二组的检测中却出现不合格的情况，此时设备可能出现故障，或者在检测桶的2米至3米的检测范围内出现了不应该被检测的其它物品，故第二组的检测不仅可以准确地了解其它垃圾中各类其它垃圾的含量占比，还可以检测设备的故障情况，以及检测桶的周围环境，以进一步确保第一组检测的准确性。
本发明的有益效果：
1、垃圾含量分类的检测方法，通过发射近红外光并接收发射回来的光学信号，由于不同物体之间反射率不同，其接收反射回来的光学信号也不同，通过对数据信号的分析及及分类筛选，将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据，质检人员便能很容易地清楚厨余垃圾的含量分类数据，若检测后发现其它垃圾含量超标，则进行重新垃圾分类，剔除参杂在厨余垃圾中的其它垃圾，厨余垃圾检测达标后再进行回收处理，极大地提高了回收处理效率；且质检人员通过操控并发射近红外光，便能对厨余垃圾进行检测，有效地减缓了刺激性气体对质检人员的影响，减少漏检、误检的概率，进而提高质检效率。
2、由于检测的垃圾中其它垃圾的含量在垃圾中的占比较低，对数据信号按100％的比例放大能够将其它垃圾按比例放大，以便于分类筛选厨余垃圾及其它垃圾，防止出现筛选疏漏，进一步保证了数据的准确性。
3、根据不同材料的物体具有的反射率不同，还可以清楚地检测其它垃圾数据中各类其它垃圾的含量占比数据，如废弃塑料的含量占比数据、一次性筷子的含量占比数据、废纸的含量占比数据等，将这些其它垃圾的含量占比数据叠加起来共同组成总的其它垃圾数据。
4、其它垃圾数据的含量占比为各类其它垃圾的含量占比数据叠加起来的数据；如在此次检测中，将一次性筷子占0.5％、食品盒占2％、塑料薄膜占1％、沙子占0.5％的数据加起来，其它垃圾数据的含量占比为4％，则其它垃圾数据的含量达标，并判断为垃圾含量分类检测合格；但若其它垃圾数据的含量占比为5％或5％以上，则其它垃圾数据的含量不达标，并判断为垃圾含量分类检测不合格。
5、在本发明实施例中，合格信号及不合格信号还均包括在其它垃圾数据中，各类其它垃圾在此次检测中的含量占比平均值，显示模块40显示相应的屏幕颜色，而屏幕上还将各类其它垃圾在此次检测中的含量占比、以及厨余垃圾在此次检测中的含量占比的数据显示出来，以便于质检人员更加清楚地了解厨余垃圾中具体包含了什么不合格的因素。
以上仅为本发明的具体实施例，并不以此限定本发明的保护范围；在不违反本发明构思的基础上所作的任何替换与改进，均属本发明的保护范围。
Claims (9)
1.垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
将待检测的垃圾倒入检测桶内；
向检测桶发射近红外光；
接收从检测桶反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；
获取电信号，并将电信号转化为数据信号；
对数据信号进行分类筛选，并将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；
根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据，并评估得出检测结果。
2.如权利要求1所述垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，所述对数据信号进行分类筛选前还对数据信号进行放大处理。
3.如权利要求1所述垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，所述数据信号的分类筛选的依据为：
根据不同材料的物体具有的反射率不同，将相同反射率的数据信号归类在一起，归类完成后，此时具有多种类别的反射率，根据反射率含量占比划分为厨余垃圾数据及其它垃圾数据。
4.如权利要求1至3中任一项所述垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，根据厨余垃圾数据及其它垃圾数据评估垃圾含量的检测步骤包括：
若其它垃圾数据的含量占比低于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量达标，并判断为垃圾含量分类检测合格；
若其它垃圾数据的含量占比高于厨余垃圾数据与其它垃圾数据之和的含量占比的预设阈值，则其它垃圾数据的含量不达标，并判断为垃圾含量分类检测不合格。
5.如权利要求4所述垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：
当判断为垃圾含量分类检测合格时，将合格信号发送至显示模块，显示模块呈绿色；
当判断为垃圾含量分类检测不合格时，将不合格信号分别发送至显示模块及喇叭，显示模块呈红色，所述喇叭发出警报提示声。
6.如权利要求5所述垃圾含量分类的检测方法，其特征在于，所述预设阈值为5％。
7.垃圾含量分类的检测系统，其特征在于，包括有近红外光发射器、近红外光接收器、数据处理模块、显示模块及喇叭，所述红外光接收器、显示模块及喇叭均与数据处理模块电性连接；
近红外光发射器，用于向待检测的垃圾发射近红外光；
近红外光接收器，用于接收从垃圾中反射回来的光学信号，并将光学信号转化为电信号；
数据处理模块，用于获取电信号，并将电信号转化为数据信号；用于按比例放大分类筛选前的数据信号；用于分类筛选数据信号，用于将数据信号归类为厨余垃圾数据及其它垃圾数据；用于发送检测结果的信号至显示模块及喇叭；
显示模块，用于得出检测结果时显示对应的颜色；
喇叭，用于接收数据处理模块发送的信号，用于发出警报提示声。
8.如权利要求7所述垃圾含量分类的检测系统，其特征在于，所述检测桶的材质为塑料材料，所述检测桶的容积范围为450升至550升。
9.如权利要求7所述垃圾含量分类的检测系统，其特征在于，所述检测桶的容积为500升。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010313126.XA CN111579524A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010313126.XA CN111579524A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111579524A true CN111579524A (zh) | 2020-08-25 |
Family
ID=72119772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010313126.XA Pending CN111579524A (zh) | 2020-04-20 | 2020-04-20 | 垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111579524A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112046970A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-08 | 深圳市康灵盾智能厨具设备有限公司 | 一种厨余垃圾分类识别方法 |
| CN113281307A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-08-20 | 上海飞康机械电器有限公司 | 一种基于可见光通信的易拉罐智能识别回收装置及方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105928935A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 林业城 | 一种带有气体传感功能的垃圾处理机 |
| CN107638136A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-30 | 维沃移动通信有限公司 | 一种物体的清理方法及系统 |
| CN109201514A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 京东方科技集团股份有限公司 | 垃圾分类回收方法、垃圾分类装置以及垃圾分类回收系统 |
| CN109533721A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-29 | 南京大学（溧水）生态环境研究院 | 一种家用厨余垃圾智能收集器及其控制方法 |
-
2020
- 2020-04-20 CN CN202010313126.XA patent/CN111579524A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105928935A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 林业城 | 一种带有气体传感功能的垃圾处理机 |
| CN109201514A (zh) * | 2017-06-30 | 2019-01-15 | 京东方科技集团股份有限公司 | 垃圾分类回收方法、垃圾分类装置以及垃圾分类回收系统 |
| CN107638136A (zh) * | 2017-08-31 | 2018-01-30 | 维沃移动通信有限公司 | 一种物体的清理方法及系统 |
| CN109533721A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-03-29 | 南京大学（溧水）生态环境研究院 | 一种家用厨余垃圾智能收集器及其控制方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112046970A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-12-08 | 深圳市康灵盾智能厨具设备有限公司 | 一种厨余垃圾分类识别方法 |
| CN113281307A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-08-20 | 上海飞康机械电器有限公司 | 一种基于可见光通信的易拉罐智能识别回收装置及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111579524A (zh) | 垃圾含量分类的检测系统及其检测方法 | |
| CN203091296U (zh) | 用于陶瓷瓶或玻璃瓶的检测系统 | |
| CN102708647B (zh) | 图像和多波段红外紫外复合型火灾探测方法 | |
| CN106429084B (zh) | 垃圾分类方法和装置 | |
| CN110697273A (zh) | 一种基于迭代学习控制的生活垃圾智能识别与自动分类系统及方法 | |
| CN104914112A (zh) | 片材检查装置 | |
| CN103529053B (zh) | 瓶口缺陷检测方法 | |
| CN107866386B (zh) | 易腐垃圾识别系统和方法 | |
| US9234838B2 (en) | Method to improve detection of thin walled polyethylene terephthalate containers for recycling including those containing liquids | |
| KR20180114826A (ko) | 시트 검사 장치 | |
| CN204044579U (zh) | 大米色选机无故障工作时间试验监控装置 | |
| CN205762422U (zh) | 一种多通道单张印品检品装置 | |
| CN205183312U (zh) | 一种智能化综合回收机 | |
| JP2011240235A (ja) | 容器の選別装置及び選別方法 | |
| CN103200322B (zh) | 一种可分类垃圾的手机及利用该手机分类垃圾的方法 | |
| CN216188131U (zh) | 一种社区袋装垃圾处理设备及监控系统 | |
| CN111667391A (zh) | 一种环保大数据监测系统 | |
| US20030122731A1 (en) | Image processing system | |
| CN113060436B (zh) | 一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统 | |
| CN112046970A (zh) | 一种厨余垃圾分类识别方法 | |
| CN109560003A (zh) | 一种太阳能电池细栅线的检测方法 | |
| CN108872250A (zh) | 锂电池极耳焊反检测方法及极耳焊接检测系统 | |
| CN114858675A (zh) | 烟雾探测方法、模型训练方法、装置及烟雾探测设备 | |
| US20210116387A1 (en) | Method and device for the optical inspection of containers | |
| CN1539710A (zh) | 卷烟小包包装质量视觉传感检测与处理系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200825 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |