CN112170232A - 一种工业级别垃圾分类方法及装置 - Google Patents

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周池春
刘益
胡健
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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

一种工业级别垃圾分类方法及装置
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
Figure BDA0002647205070000051
Figure BDA0002647205070000061
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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