CN114998336A - 一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 - Google Patents
一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114998336A CN114998336A CN202210924180.7A CN202210924180A CN114998336A CN 114998336 A CN114998336 A CN 114998336A CN 202210924180 A CN202210924180 A CN 202210924180A CN 114998336 A CN114998336 A CN 114998336A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- target
- plastic
- determining
- area
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 239000013502 plastic waste Substances 0.000 title claims abstract description 24
- 239000004033 plastic Substances 0.000 claims abstract description 89
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 claims abstract description 89
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims abstract description 51
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 29
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 27
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 5
- 239000002699 waste material Substances 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
- B29B17/00—Recovery of plastics or other constituents of waste material containing plastics
- B29B17/02—Separating plastics from other materials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
- G06T1/0014—Image feed-back for automatic industrial control, e.g. robot with camera
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
- B29B—PREPARATION OR PRETREATMENT OF THE MATERIAL TO BE SHAPED; MAKING GRANULES OR PREFORMS; RECOVERY OF PLASTICS OR OTHER CONSTITUENTS OF WASTE MATERIAL CONTAINING PLASTICS
- B29B17/00—Recovery of plastics or other constituents of waste material containing plastics
- B29B17/02—Separating plastics from other materials
- B29B2017/0213—Specific separating techniques
- B29B2017/0279—Optical identification, e.g. cameras or spectroscopy
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W30/00—Technologies for solid waste management
- Y02W30/50—Reuse, recycling or recovery technologies
- Y02W30/62—Plastics recycling; Rubber recycling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Robotics (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本申请的实施例提供了一种塑料废弃物的检测和处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于去燥参数对所述区域图像进行去燥处理得到目标图像；对目标图像进行图像分割确定至少两个分割图像；基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；若是则基于分割图像在区域图像中的位置确定塑料的目标位置；控制机械臂基于目标位置对塑料进行抓取处理。本申请实施例的技术方案通过获取区域图像进行基于光源的分析和检测来确定其中的是否包含塑料制品，并进行自动化的抓取处理，提高了塑料制品检测和处理的精确性和处理效率。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种塑料废弃物的检测和处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备。
背景技术
随着可持续发展的需求越来越深入，加上资源越来越紧缺、环境保护的需求越来越迫切，我们实际需要的对可回收资源的处理力度也要求的越来越高。目前我们需要对各种类型的可回收资源进行收集、分类和再利用，但是当待回收资源越来越多时，现有的回收方式往往无法对其进行及时有效的处理，进而造成资源回收效率低、成本高的问题。
发明内容
本申请的实施例提供了一种塑料废弃物的检测和处理方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以提高塑料可回收资源的处理效率，降低处理成本。
本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种塑料废弃物的检测和处理方法，包括：获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，包括：发射不同光照频率的光源对所述目标区域中的物料进行照射，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像，包括：基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数、以及一灰度级数对应的单级灰度和，作为所述图像参数；基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的灰度值，确定区域图像的去燥参数；基于所述去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像，包括：基于所述目标图像中的像素信息，对所述目标图像进行分割，得到至少两个分割图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料，包括：获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数；基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数；若所述塑料参数大于或者等于预设的参数阈值，则判定所述分割图像对应的区域中的物料为塑料。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置，包括：基于分割图像在所述区域图像中的位置，以及区域图像对应与实际场景中的位置，进行位置转换，确定塑料在实际场景中对应的目标位置。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理，包括：将所述目标位置发送至机械臂，以指示机械臂基于所述目标位置抓取所述塑料。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种塑料废弃物的检测和处理装置，包括：
获取单元，用于获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；
去燥单元，用于基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；
分割单元，用于对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；
判断单元，用于基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；
定位单元，用于基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；
抓取单元，用于控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，包括：发射不同光照频率的光源对所述目标区域中的物料进行照射，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像，包括：基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数、以及一灰度级数对应的单级灰度和，作为所述图像参数；基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的灰度值，确定区域图像的去燥参数；基于所述去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像，包括：基于所述目标图像中的像素信息，对所述目标图像进行分割，得到至少两个分割图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料，包括：获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数；基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数；若所述塑料参数大于或者等于预设的参数阈值，则判定所述分割图像对应的区域中的物料为塑料。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置，包括：基于分割图像在所述区域图像中的位置，以及区域图像对应与实际场景中的位置，进行位置转换，确定塑料在实际场景中对应的目标位置。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理，包括：将所述目标位置发送至机械臂，以指示机械臂基于所述目标位置抓取所述塑料。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的塑料废弃物的检测和处理方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的塑料废弃物的检测和处理方法。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的塑料废弃物的检测和处理方法。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。本申请实施例的技术方案通过获取区域图像进行基于光源的分析和检测来确定其中的是否包含塑料制品，并进行自动化的抓取处理，提高了塑料制品检测和处理的精确性和处理效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示意性示出了根据本申请的一个实施例的塑料废弃物的检测和处理方法的流程图。
图2示意性示出了根据本申请的一个实施例的去燥处理的流程图。
图3示意性示出了根据本申请的一个实施例的塑料废弃物的检测和处理装置的示意图。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
图1示出了根据本申请的一个实施例的塑料废弃物的检测和处理方法的流程图。参照图1所示，该塑料废弃物的检测和处理方法至少包括步骤S110至步骤S160，详细介绍如下：
在步骤S110中，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；
在本申请的一个实施例中，通过照明装置发射不同光照频率的光源对目标区域中的物料进行照射，以实现不同的光源反射和透射，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，便于对同一物理通过不同的图像参数进行分析和检测。
在步骤S120中，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像。
在本申请的一个实施例中，在获取到区域图像之后，由于环境、设备等因素可能会存在较多的噪声干扰造成图像分析不精确的问题，因此，本实施中通过基于各区域图像的图像参数来确定对应的去燥参数，以基于去燥参数对区域图像进行去燥处理，得到噪声较少的目标图像。
在本申请的一个实施例中，如图2所示，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像，包括：
基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数、以及一灰度级数对应的单级灰度和，作为所述图像参数；
基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的灰度值，确定区域图像的去燥参数；
基于所述去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
在本申请一实施例中，基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数为
、以及一灰度级对应的单级灰度和
，作为所述图像参数；
基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的图像灰度值 
，确定区域图像的去燥参数
为：
其中，
表示通过历史数据训练得到的噪声因子，
表示灰度级的标识。上述方式基于灰度级数、单级灰度和以及图像灰度值计算得到去燥参数，具体通过计算得到各灰度级对应的灰度均值，并结合各灰度级对应的单级灰度和中的最大值
作为图像噪声的筛选标准，得到去燥参数，以基于去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
具体的，本实施例中在进行滤波时，将灰度值小于或者等于去燥参数的区域的灰度值更新为零，以降低图像中的噪声在图像中的占比，提高有效数据的占比，进而提高图像检测的精确性。
在步骤S130中，对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像。
在本申请的一个实施例中，在去燥的目标图像之后，基于所述目标图像中的像素信息对所述目标图像进行分割，得到至少两个分割图像，即得到不同物体对应的分割图像，便于之后基于单一物体进行分析检测。
在步骤S140中，基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料。
在本申请的一个实施例中，在生成目标区域之后，基于目标区域中的同一分割图像对应的图像参数进行判断，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料制品。
在本申请的一个实施例中，基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料，包括：
获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数；
基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数；
若所述塑料参数大于或者等于预设的参数阈值，则判定所述分割图像对应的区域中的物料为塑料。
在本申请一实施例中，获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数，其中可以包括分割图像对应的分割灰度值
、以及对应的光源频率
；之后基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数
为：
其中，
表示光源标识和分割图像的标识，
表示光源数量最大值，
表示根据历史数据训练得到的塑料因子。上述方式通过基于不同频率光源下得到的分割图像进行对比，将光源对图像获取的影响考虑到塑料参数的计算中，并能通过控制不同光源来获取到不同参数的图像，以计算得到对应的塑料参数，提高了参数确定的精确性和客观性。
在步骤S150中，若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置。
在本申请的一个实施例中，在检测到分割图像对应的区域中的物料是塑料时，则基于分割图像在所述区域图像中的位置，以及区域图像对应与实际场景中的位置，进行位置转换和坐标转换，确定塑料在实际场景中对应的目标位置。
在步骤S160中，控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
在本申请的一个实施例中，通过将所述目标位置发送至机械臂，以指示机械臂基于所述目标位置抓取所述塑料。便可以实现对塑料制品的自动识别和抓取，提高塑料制品的处理效率。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。本申请实施例的技术方案通过获取区域图像进行基于光源的分析和检测来确定其中的是否包含塑料制品，并进行自动化的抓取处理，提高了塑料制品检测和处理的精确性和处理效率。
以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的塑料废弃物的检测和处理方法。可以理解的是，所述装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序（包括程序代码），例如该装置为一个应用软件；该装置可以用于执行本申请实施例提供的方法中的相应步骤。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的塑料废弃物的检测和处理方法的实施例。
图3示出了根据本申请的一个实施例的塑料废弃物的检测和处理装置的框图。
参照图3所示，根据本申请的一个实施例的塑料废弃物的检测和处理装置，包括：
获取单元310，用于获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；
去燥单元320，用于基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；
分割单元330，用于对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；
判断单元340，用于基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；
定位单元350，用于基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；
抓取单元360，用于控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，包括：发射不同光照频率的光源对所述目标区域中的物料进行照射，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像，包括：基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数、以及一灰度级数对应的单级灰度和，作为所述图像参数；基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的灰度值，确定区域图像的去燥参数；基于所述去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像，包括：基于所述目标图像中的像素信息，对所述目标图像进行分割，得到至少两个分割图像。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料，包括：获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数；基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数；若所述塑料参数大于或者等于预设的参数阈值，则判定所述分割图像对应的区域中的物料为塑料。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置，包括：基于分割图像在所述区域图像中的位置，以及区域图像对应与实际场景中的位置，进行位置转换，确定塑料在实际场景中对应的目标位置。
在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理，包括：将所述目标位置发送至机械臂，以指示机械臂基于所述目标位置抓取所述塑料。
在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。本申请实施例的技术方案通过获取区域图像进行基于光源的分析和检测来确定其中的是否包含塑料制品，并进行自动化的抓取处理，提高了塑料制品检测和处理的精确性和处理效率。
图4示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
需要说明的是，图4示出的电子设备的计算机系统400仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，计算机系统400包括中央处理单元（Central Processing Unit，CPU）401，其可以根据存储在只读存储器（Read-Only Memory，ROM）402中的程序或者从储存部分408加载到随机访问存储器（Random Access Memory，RAM）403中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 403中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 401、ROM 402以及RAM 403通过总线404彼此相连。输入/输出（Input/Output，I/O）接口405也连接至总线404。
以下部件连接至I/O接口405：包括键盘、鼠标等的输入部分406；包括诸如阴极射线管（Cathode Ray Tube，CRT）、液晶显示器（Liquid Crystal Display，LCD）等以及扬声器等的输出部分407；包括硬盘等的储存部分408；以及包括诸如LAN（Local Area Network，局域网）卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分409。通信部分409经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器410也根据需要连接至I/O接口405。可拆卸介质411，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器410上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分408。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分409从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质411被安装。在该计算机程序被中央处理单元（CPU）401执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。
需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM）、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各种可选实现方式中提供的方法。
作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质（可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等）中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备（可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等）执行根据本申请实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。
应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种塑料废弃物的检测和处理方法，其特征在于，包括：
获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；
基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；
对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；
基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；
若是，则基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；
控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，包括：
发射不同光照频率的光源对所述目标区域中的物料进行照射，获取不同光源下的目标区域对应的区域图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像，包括：
基于所述区域图像的灰度值生成灰度直方图，并确定所述灰度直方图中的灰度级数、以及一灰度级数对应的单级灰度和，作为所述图像参数；
基于所述灰度级数、单级灰度和以及所述区域图像对应的灰度值，确定区域图像的去燥参数；
基于所述去燥参数对所述区域图像进滤波，得到目标图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像，包括：
基于所述目标图像中的像素信息，对所述目标图像进行分割，得到至少两个分割图像。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料，包括：
获取属于同一分割图像的、在不同光源下的图像参数；
基于所述图像参数，计算其对应的塑料参数；
若所述塑料参数大于或者等于预设的参数阈值，则判定所述分割图像对应的区域中的物料为塑料。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置，包括：
基于分割图像在所述区域图像中的位置，以及区域图像对应与实际场景中的位置，进行位置转换，确定塑料在实际场景中对应的目标位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理，包括：
将所述目标位置发送至机械臂，以指示机械臂基于所述目标位置抓取所述塑料。
8.一种塑料废弃物的检测和处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取不同光源下的目标区域对应的区域图像，其中，所述目标区域内包含塑料废弃物，所述区域图像的数量包括至少两个；
去燥单元，用于基于区域图像的图像参数确定去燥参数，并基于所述去燥参数对所述区域图像进行去燥处理，得到目标图像；
分割单元，用于对所述目标图像进行图像分割，确定至少两个分割图像；
判断单元，用于基于各目标区域中的同一分割图像的图像参数，确定分割图像对应的区域中的物料是否为塑料；
定位单元，用于基于所述分割图像在所述区域图像中的位置，确定所述塑料的目标位置；
抓取单元，用于控制机械臂基于所述目标位置对所述塑料进行抓取处理。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的塑料废弃物的检测和处理方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的塑料废弃物的检测和处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210924180.7A CN114998336B (zh) | 2022-08-03 | 2022-08-03 | 一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210924180.7A CN114998336B (zh) | 2022-08-03 | 2022-08-03 | 一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114998336A true CN114998336A (zh) | 2022-09-02 |
| CN114998336B CN114998336B (zh) | 2022-11-04 |
Family
ID=83022527
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210924180.7A Active CN114998336B (zh) | 2022-08-03 | 2022-08-03 | 一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114998336B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109949362A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-28 | 广东九联科技股份有限公司 | 一种物料视觉检测方法 |
| CN112200813A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-08 | 中国矿业大学(北京) | 一种考虑照度因素的煤矸识别方法和系统 |
| CN113743408A (zh) * | 2021-11-02 | 2021-12-03 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 废弃物处理方法、装置、存储介质、处理器及电子设备 |
-
2022
- 2022-08-03 CN CN202210924180.7A patent/CN114998336B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109949362A (zh) * | 2019-03-01 | 2019-06-28 | 广东九联科技股份有限公司 | 一种物料视觉检测方法 |
| CN112200813A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-08 | 中国矿业大学(北京) | 一种考虑照度因素的煤矸识别方法和系统 |
| CN113743408A (zh) * | 2021-11-02 | 2021-12-03 | 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 | 废弃物处理方法、装置、存储介质、处理器及电子设备 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 施云波: "《无线传感器网络技术概论》", 30 September 2017 * |
| 韩九强，杨磊: "《数字图像处理 基于XAVIS组态软件》", 31 March 2019 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114998336B (zh) | 2022-11-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3176751B1 (en) | Information processing device, information processing method, computer-readable recording medium, and inspection system | |
| CN110148130B (zh) | 用于检测零件缺陷的方法和装置 | |
| CN111160469A (zh) | 一种目标检测系统的主动学习方法 | |
| Medina-Carnicer et al. | Unimodal thresholding for edge detection | |
| CN115122155A (zh) | 基于工业互联网大数据的机床远程诊断方法及系统 | |
| CN118154605B (zh) | 纺织品ai瑕疵检测方法、系统及设备 | |
| Doycheva et al. | Implementing textural features on GPUs for improved real-time pavement distress detection | |
| CN118229309B (zh) | 汽车零部件的溯源方法、装置、介质 | |
| CN113177554B (zh) | 甲状腺结节识别与分割方法、系统、存储介质及设备 | |
| CN114998336B (zh) | 一种塑料废弃物的检测和处理方法及装置 | |
| CN110222652B (zh) | 行人检测方法、装置及电子设备 | |
| CN116380915A (zh) | 身份证表面缺陷检测的方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN111259926A (zh) | 肉品新鲜度检测方法、装置、计算设备和存储介质 | |
| CN116524166A (zh) | 集装箱箱门朝向的识别方法、装置及港口自动化系统 | |
| CN115984207A (zh) | 车辆缺陷检测方法、装置、系统及介质 | |
| CN114237182B (zh) | 机器人调度方法及系统 | |
| CN115293735A (zh) | 一种无人工厂工业互联网平台监测管理方法及系统 | |
| CN113393523B (zh) | 一种自动化监控机房图像的方法、装置及电子设备 | |
| CN115601546A (zh) | 一种实例分割模型训练方法、装置及可读介质 | |
| CN112801963B (zh) | 一种视频图像遮挡检测方法及系统 | |
| CN110634124A (zh) | 一种区域检测的方法及设备 | |
| CN115861321B (zh) | 应用于工业互联网的生产环境检测方法及系统 | |
| Wayalun et al. | Adaptive image enhancement for automatic complicated G-band chromosome number determination | |
| CN115830684A (zh) | 应用于工业互联网的人员信息检测方法、系统及电子设备 | |
| CN116678885B (zh) | 基于深度学习的水洗粗骨料含泥检测控制方法及装置 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 523000 area B2, D and E2, building 2, Guanghui Industrial Zone, Tongsha Science Park, Dongcheng Street, Dongguan City, Guangdong Province Patentee after: Guangdong Antop Polymer Technology Co.,Ltd. Address before: 523000 area B2, D and E2, building 2, Guanghui Industrial Zone, Tongsha Science Park, Dongcheng Street, Dongguan City, Guangdong Province Patentee before: Guangdong Antopu Polymer Technology Co.,Ltd. |
|
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |