CN112170232A - 一种工业级别垃圾分类方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种工业级别垃圾分类方法及装置,属于垃圾分类技术领域。本发明所述方法为从垃圾环境中采集垃圾分类图像,建立垃圾分类图像数据库;前处理装置将垃圾分散,采用图像识别模型对分散后的垃圾图像进行识别,与分类图像数据库中的图像进行对比,实现垃圾的分类;根据图像识别模型传来的信号,干预垃圾运送轨迹,最终将不同的类别的垃圾输送到不同的垃圾桶中。与传统的依靠民众参与的垃圾分类方法先比,本发明是基于人工智能方法,使用机械替代人力实现工业级别生活垃圾自动分类;能替代人力,面对脏、乱、差的环境,具有更强可操作性,更低成本高以及更好的效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种工业级别垃圾分类方法及装置,属于垃圾分类技 术领域。
背景技术
传统的垃圾处理流程中,由于在收集、清运以及回收利用等环节存在严重不 足,因此,并没有实现工业级别的垃圾分类技术应用。生活区的垃圾直接清运到 中大型垃圾集散地,随后进行压缩填埋或者焚烧处理。例如,很多社区居民按照 要求将垃圾完成分类,然而清运环节中,清运车辆又将分类的垃圾混合在一起。
当前推行的依靠全民参与的垃圾分类方法,一方面由于民众对垃 圾种类判断知识的缺乏;另一方面由于垃圾收集、清运等环节配合不 足,因此,该方法可操作性弱、效率低、成本高。值得指出的是,在 全民参与的垃圾分类方法中,基于人工智能的垃圾分类技术已经开始 应用,但是当前基于新技术的垃圾分类方法存在两个问题,第一、它 们不是工业级别的,即,它们只针对居民个人使用,帮助居民识别垃 圾种类;第二,当前方法多为软件,缺少硬件支持,因此,当前已有 的垃圾分类方法在整个垃圾处理流程中可操作性和效果都较差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种工业级别垃圾分类方法,具体包括以 下步骤:
(1)从垃圾环境中采集垃圾分类图像,建立垃圾分类图像数据 库;
(2)前处理装置将垃圾分散,一件一件的放在传送带上,采用 图像识别模型对分散后的垃圾图像进行识别,与分类图像数据库中的 图像进行对比,实现垃圾的分类;
(3)根据图像识别模型传来的信号,干预垃圾运送轨迹,最终 将不同的类别的垃圾输送到不同的垃圾桶中。
优选的,本发明步骤(1)所述图像数据库中包含可回收5类,不 可回收3类,具体是:可回收-废纸、可回收-塑料、可回收-玻璃、可 回收-金属、可回收-布料、不可回收-厨余、不可回收-有害、不可回 收-其他垃圾。
优选的,本发明图像识别模型为Vgg16、GoogleNet或AlexNet, 使用python基于tensorflow框架独立实现三个算法的代码。
优选的,本发明所述工业级别垃圾分类方法所用装置,包括垃圾 分散器、支架、传送带、摄像头、垃圾分类板、控制器,垃圾分散器 固定在支架上,垃圾分散器包括垃圾入口、分散腔、转动叶片、垃圾 出口,垃圾入口为漏斗状,垃圾入口的下面设有垃圾分散腔,垃圾分 散腔内设有转动叶片,转动叶片通过轴与分散电机连接;分散腔的一 侧设有垃圾出口,垃圾出口处设有传送带,传送带上方设有摄像头, 摄像头与控制器连接,控制器与分类电机连接,分类电机与垃圾分类 板连接,传送带末端设有一个梯形出口,梯形出口的宽度大于垃圾轨 道的宽度,梯形出口末端正下方设有垃圾桶,垃圾分类板位于梯形出 口处。
本发明所述不可回收-有害垃圾,按照垃圾分类的标准定义有害 垃圾为有害垃圾是指存有对人体健康有害的重金属、有毒的物质或者 对环境造成现实危害或者潜在危害的废弃物;包括废电池、废荧光灯 管、废灯泡、废水银温度计(血压计)、废油漆桶、废家电类、过期 药品、过期化妆品、过期洗涤剂、过期杀虫剂、废旧墨盒、硒鼓等。
本发明的有益效果:
(1)与传统的依靠民众参与的垃圾分类方法先比,本发明是基 于人工智能方法,使用机械替代人力实现工业级别生活垃圾自动分 类;能替代人力,面对脏、乱、差的环境,具有更强可操作性,更低 成本高以及更好的效果。
(2)在节能方面,与传统方法比较,本发明将直接节省垃圾处 理经济成本20%以上;初步估计,本发明中,垃圾回收利用率超过30%, 扣除必要成本,如电费、场地费、维护费等,预计将节省经济成本 20%以上。即,处理每吨垃圾将节省直接经济成本约200元;对于一 个千人社区(生产垃圾超过200吨/年)配备一台标准设备即可,可 直接节省经济成本约4万/年;对于一个百万人口的城市(生产垃圾 超过20万吨/年)配备数台针对中小型垃圾场的分类设备即可,且由 于场地费用下降以及规模效应,该方案将节省更多直接经济成本,如 超过4千万元/年。
(3)在减排方面,一方面,本发明直接减少有害垃圾数量30% 以上;通过直接减少填埋与焚烧垃圾数量,间接减少土地污染,有害 气体排放;另一方面,本发明得到的可回收垃圾将支持建立城市循环 经济系统,间接减少树木采伐、水资源污染和浪费等;例如,可回收 垃圾中包括塑料废纸等;每1吨废塑料可回炼0.6吨的柴油;每回收 1吨废纸,可免于砍伐用于生产0.8吨纸的林木。
(4)本发明从经济价值上看,具有推广可行性。如对于千人社 区,此前,生活垃圾处理成本预计约20万/年;每台标准设备可覆盖 一个千人社区;使用该设备(扣除运营成本),生活垃圾处理成本预 计变为16-18万/年,直接节省成本2-4万元/年。当前,设备生产成 本预计在5-10万/台。3-4年可以收回成本;垃圾可创造额外商业价 值,如每台设备通过可回收垃圾,每年创造数千至上万元。对于中小 型垃圾场,由于规模效应,该方案将创造更大经济效益。
附图说明
图1为垃圾分散装置的结构示意图;
图2垃圾分类装置的结构示意图;
图3为从垃圾环境中采集的部分垃圾分类图像。
图中:1-垃圾分散器;2-垃圾入口;3-分散腔;4-转动叶片;5- 垃圾出口;6-支架;7-传送带;8-摄像头;9-垃圾分类板;10-控制器。
具体实施方式
下面结合具体实施例本发明作进一步的详细说明,但本发明的保 护范围并不限于所述内容。
实施例1
一种工业级别垃圾分类方法,具体包括以下步骤:
(1)从垃圾环境中采集垃圾分类图像,建立垃圾分类图像数据 库;分类图像数据库中垃圾标签有且不局限于8类,其中可回收5类, 不可回收3类,具体是:可回收-废纸、可回收-塑料、可回收-玻璃、 可回收-金属、可回收-布料、不可回收-厨余、不可回收-有害、不可 回收-其他垃圾。
(2)前处理装置将垃圾分散,采用图像识别模型对分散后的垃 圾图像进行识别,与分类图像数据库中的图像进行对比,实现垃圾的 分类;本发明选择了3类具有代表性的经典图像识别模型,分别是Vgg16、GoogleNet以及AlexNet。三者均为图像识别的经典模型,在 图像识别领域具有良好的效果;本发明使用python基于tensorflow框 架独立实现了上述三个算法的代码。
本发明基于现有数据集进行训练,在不同情况下,模型分类准确 率均超过90%;从采集图像到识别一张图片总共用时平均不超过1 秒;具体训练结果如下:
表1使用3个模型进行二分类,分为可回收与不可回收。
模型 | 测试集平均准确率 |
AlexNet | 95.04% |
GoogleNet | 92.56% |
Vgg16 | 95.86% |
表2使用3个模型进行二分类八分类。
模型 | 测试集平均准确率 |
AlexNet | 90.00% |
GoogleNet | 91.11% |
Vgg16 | 92.22% |
表3,针对可回收垃圾进行五分类
表4针对不可回收的垃圾,按照厨余、有害等三个类别进行分类
模型 | 测试集平均准确率 |
AlexNet | 94.00% |
GoogleNet | 94.00% |
Vgg16 | 94.00% |
(3)根据图像识别模型传来的信号,干预垃圾运送轨迹,最终 将不同的类别的垃圾输送到不同的垃圾桶中。
本发明标准版为一台占地约25平米的机器,见图1-2,其可对于千人社区进 行生活垃圾处理(约200吨/年);对于中小型垃圾场,本发明对应产品为大型版本, 占地更大,年处理垃圾量为数万吨/年。
实施例2
进一步的,本实施例所述所述工业级别垃圾分类方法所用装置, 包括垃圾分散器1、支架6、传送带7、摄像头8、垃圾分类板9、控 制器10,垃圾分散器1固定在支架6上,垃圾分散器1包括垃圾入 口2、分散腔3、转动叶片4、垃圾出口5,垃圾入口2为漏斗状,垃 圾入口的下面设有垃圾分散腔3,垃圾分散腔3内设有转动叶片4, 转动叶片4通过轴与分散电机连接;分散腔3的一侧设有垃圾出口5, 垃圾出口5处设有传送带,传送带7上方设有摄像头8,摄像头8与 控制器10连接,控制器10与分类电机连接,分类电机与垃圾分类板 9连接,传送带7末端设有一个梯形出口,梯形出口的宽度大于垃圾 轨道的宽度,梯形出口末端正下方设有垃圾桶,垃圾分类板9位于梯 形出口处。
具体过程为:将垃圾放入垃圾分散器中,将垃圾打散,一件一件 的放在传送带上,通过传送带运输到垃圾识别区域,摄像头采集信息, 传给处理器,处理器将图片与垃圾分类图像数据库进行对比,将相应 的信息传递给电机,电机控制垃圾分类板移动,改变垃圾的运动轨迹, 实现不同的垃圾进入到不同的垃圾桶。
本发明所述方法可以对垃圾进行初步分类,能替代人力,面对脏、 乱、差的环境,具有更强可操作性,更低成本高以及更好的效果。
Claims (4)
1.一种工业级别垃圾分类方法,其特征在于,具体包括以下步骤:
(1)从垃圾环境中采集垃圾分类图像,建立垃圾分类图像数据库;
(2)前处理装置将垃圾分散,一件一件的放在传送带上,采用图像识别模型对分散后的垃圾图像进行识别,与分类图像数据库中的图像进行对比,实现垃圾的分类;
(3)根据图像识别模型传来的信号,干预垃圾运送轨迹,最终将不同的类别的垃圾输送到不同的垃圾桶中。
2.根据权利要求1所述工业级别垃圾分类方法,其特征在于:步骤(1)所述图像数据库中包含可回收5类,不可回收3类,具体是:可回收-废纸、可回收-塑料、可回收-玻璃、可回收-金属、可回收-布料、不可回收-厨余、不可回收-有害、不可回收-其他垃圾。
3.根据权利要求1所述工业级别垃圾分类方法,其特征在于:图像识别模型为Vgg16、GoogleNet或AlexNet,使用python基于tensorflow框架独立实现三个算法的代码。
4.权利要求1所述所述工业级别垃圾分类方法所用装置,其特征在于:包括包括垃圾分散器、支架、传送带、摄像头、垃圾分类板、控制器,垃圾分散器固定在支架上,垃圾分散器包括垃圾入口、分散腔、转动叶片、垃圾出口,垃圾入口为漏斗状,垃圾入口的下面设有垃圾分散腔,垃圾分散腔内设有转动叶片,转动叶片通过轴与分散电机连接;分散腔的一侧设有垃圾出口,垃圾出口处设有传送带,传送带上方设有摄像头,摄像头与控制器连接,控制器与分类电机连接,分类电机与垃圾分类板连接,传送带末端设有一个梯形出口,梯形出口的宽度大于垃圾轨道的宽度,梯形出口末端正下方设有垃圾桶,梯形出口末端正下方设有垃圾桶,垃圾分类板位于梯形出口处。
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