CN117208432B - Ai驱动的垃圾分类回收装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种AI驱动的垃圾分类回收装置及方法，属于垃圾回收技术领域，包括装置主体，装置主体的底端固定连接有承载台，承载台顶端的一侧固定连接有多个其它垃圾收集桶，装置主体的一端固定连接有承重板，承重板的顶端设置有多个厨余垃圾收集桶，装置主体的另一端开设有其它垃圾投放口，承载台顶端的中部设置有传送部，本发明将其它垃圾收集桶和厨余垃圾收集桶分开进行放置，居民可直接将厨余垃圾放入到厨余垃圾收集桶，将其它垃圾投入到其它垃圾投放口中，这样帮助居民中的老人和智力障碍人士进行简单的垃圾投放工作，同时本发明并不会将垃圾袋进行无差别刺破，避免了蚊虫的滋生和堆积。

Description

AI驱动的垃圾分类回收装置及方法

技术领域

本发明属于垃圾回收技术领域，具体地说，涉及一种AI驱动的垃圾分类回收装置及方法。

背景技术

近年来，随着人口的不断增长，产生的生活垃圾越来越多，大量生活垃圾的产生给生态环境带来了巨大压力，人们越来越重视生活垃圾的处理与污染防治工作，现有技术中，垃圾回收站与智能AI技术相结合已初步实现了对垃圾的分类，采用的原理都是利用机器视觉和图像分类算法对投入箱体的单个垃圾进行识别分类，再使用不同分拣机构将垃圾投入各自的分类垃圾箱，但是居民一般都是使用垃圾袋将垃圾包裹后，再放入到垃圾箱中，显然垃圾回收站需要进行改进以解决上述问题。

现有技术中，申请公开号为CN110921136A的专利文件公开一种具有识别误投放垃圾功能的垃圾回收装置，包括分拣机器人、垃圾桶、识别装置和刺破分散机构，刺破分散机构用于刺破垃圾袋并把垃圾袋内的垃圾进行承托分散，识别装置用于识别是否有垃圾投放错误，所述分拣机器人用于把投放错误的垃圾取出，虽然解决了垃圾识别不出的问题，但还存在以下缺陷：

上述专利是在居民已经将垃圾进行细致分类的基础之上，再进行识别是否垃圾投放错误，那么在现实生活中，居民中的老人或智力障碍人士无法完成垃圾的细致分类，只能将垃圾大致分为厨余垃圾和其它垃圾，由于垃圾都一起放入到垃圾袋中，那么也很难将垃圾依次拿出，再通过垃圾站上的分类系统进行细致分类，同时上述专利是无差别的将垃圾袋刺破，频繁刺破装有厨余垃圾的垃圾袋容易引发蚊虫的滋生和堆积。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

AI驱动的垃圾分类回收装置，包括装置主体，装置主体的底端固定连接有承载台，承载台顶端的一侧固定连接有多个其它垃圾收集桶，装置主体的一端固定连接有承重板，承重板的顶端设置有多个厨余垃圾收集桶，装置主体的另一端开设有其它垃圾投放口，承载台顶端的中部设置有传送部，承载台的顶端还设置有垃圾袋收集桶，垃圾袋收集桶相对于通入箱位于传送部的一端，装置还包括：

通入箱与振动筛板，通入箱进口对接其它垃圾投放口，通入箱出口与振动筛板转动连接，振动筛板向下倾斜于传送部上方；

检测模块，设置在通入箱的顶端，用于获取检测模块与通入箱底部的实时间距；

控制模块，将实时间距与预设间距阈值比对分析，判定是否生成控制指令；

电控吸盘，设置于通入箱的内部，根据控制指令将通入箱内部的垃圾袋进行固定；

撕袋机械手，设置于装置主体的内壁，根据控制指令将通入箱内部的垃圾袋进行撕裂；

振动筛板将垃圾袋中的垃圾振动输送至传送部内，传送部根据控制指令将垃圾进行运输；

分拣机械手，设置在承载台顶端的另一侧，根据控制指令对垃圾进行分拣。

优选地，检测模块为红外感应器，获取检测模块与通入箱底部的实时间距的方法如下：

;

式中，为检测模块与通入箱底部的实时间距，/>为红外光的传播速度，/>为接收到反射红外光的所需时间；

判定是否生成控制指令的逻辑为：

若实时间距大于等于预设间距阈值时，则不生成控制指令；

若实时间距小于预设间距阈值时，则生成控制指令。

优选地，装置主体内壁的一侧固定连接有控制箱，控制箱内部开设有容置空间，容置空间中设置有控制模块。

优选地，分拣机械手还包括摄像单元、预处理单元、检测与定位单元、分类单元和控制单元，分拣机械手实现垃圾分类的方法包括：

摄像单元，获取传送部顶端的图像；

预处理单元，将采集到的图像进行预处理，预处理包括去噪、增强对比度和图像分割；

检测与定位单元，基于物体检测算法检测图像中的垃圾并确定位置；

分类单元，将确定垃圾位置后的图像输入到垃圾分类模型中，输出垃圾类别；

控制单元，根据垃圾类别，执行相应的挑选动作。

优选地，物体检测算法为YOLO算法或SSD算法，垃圾分类模型的训练过程为：获取i组数据，i为大于1的正整数，数据包括确定垃圾位置后的图像和垃圾类别，将确定垃圾位置后的图像和垃圾类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的确定垃圾位置后的图像作为输入数据，将训练集中的垃圾类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为垃圾分类模型。

优选地，通入箱的顶端还设置有驱动电机，驱动电机的输出端设置有电控吸盘，通入箱的底端设置有驱动组件，驱动组件的一端与振动筛板的底端固定连接，驱动组件的一端带动振动筛板进行上下转动。

优选地，撕袋机械手分别位于通入箱的两侧。

优选地，传送部包括有传送主体和防掉落挡板，传送主体的顶端固定连接有两个防掉落挡板。

AI驱动的垃圾分类回收方法，使用上述AI驱动的垃圾分类回收装置实现，所述方法包括：

获取检测模块与通入箱底部的实时间距；

将实时间距与预设间距阈值比对分析，判定是否生成控制指令；

电控吸盘根据控制指令将通入箱内部的垃圾袋进行固定；

撕袋机械手根据控制指令将通入箱内部的垃圾袋进行撕裂；

振动筛板将垃圾袋中的垃圾振动输送至传送部内，传送部根据控制指令将垃圾进行运输；

分拣机械手根据控制指令对垃圾进行分拣。

有益效果

相比于现有技术，本发明的有益效果为：

（1）本发明将其它垃圾收集桶和厨余垃圾收集桶分开进行放置，若居民无法将垃圾进行细致分类，则只需要将垃圾分为厨余垃圾和其它垃圾，厨余垃圾一般是不可回收的，居民可直接将装有厨余垃圾的垃圾袋，放入到厨余垃圾收集桶，将装有其它垃圾的垃圾袋投入到其它垃圾投放口中，这样帮助居民中的老人和智力障碍人士进行简单的垃圾投放工作，减弱垃圾投放的难度，同时只有放入到通入箱中的垃圾袋才会被撕袋机械手撕破，垃圾袋内部的垃圾会依次落入到传送部的顶端，再由分拣机械手对垃圾进行细致的分类，并不会将垃圾袋进行无差别刺破，避免了蚊虫的滋生和堆积；

（2）由于某些材质垃圾袋是不可回收的，那么本发明中分拣机械手并不会对垃圾袋进行抓取，在传送部的末端设置垃圾袋收集桶对遗漏的垃圾袋进行收纳，避免垃圾袋散落在装置主体的内部，在一定程度上保证装置主体内部的整洁。

附图说明

图1为本发明AI驱动的垃圾回收装置的整体结构示意图；

图2为本发明AI驱动的垃圾回收装置的内部结构示意图；

图3为本发明AI驱动的垃圾回收装置内部结构俯视图；

图4为本发明中通入箱的侧视图；

图5为本发明中垃圾袋在通入箱中移动时的示意图；

图6为本发明中垃圾袋被固定在通入箱内部时的示意图；

图7为本发明中传送部的结构示意图；

图8为本发明中分拣机械手的结构示意图；

图9为本发明中控制箱内部结构示意图；

图10为本发明中分拣机械手的系统示意图；

图11为本发明AI驱动的垃圾回收装置内部结构的正视图；

图12为本发明AI驱动的垃圾回收装置的后视图；

图13为本发明中撕袋机械手的结构示意图。

图中各附图标注与部件名称之间的对应关系如下：

10、装置主体；101、分类投放口；102、其它垃圾投放口；11、承载台；12、遮盖板；13、控制箱；131、控制模块；14、驱蚊灯；15、语音播报器；20、传送部；21、传送主体；22、防掉落挡板；30、其它垃圾收集桶；40、分拣机械手；50、通入箱；51、振动筛板；52、驱动组件；53、驱动电机；54、电控吸盘；55、检测模块；56、通入口；60、垃圾袋收集桶；70、撕袋机械手；71、机械主体；72、撕袋夹具；80、厨余垃圾收集桶。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。

实施例1

本实施例提供AI驱动的垃圾分类回收装置，如图1、图2和图3所示，包括装置主体10，装置主体10的底端固定连接有承载台11，装置主体10的顶端固定连接有遮盖板12，承载台11顶端的一侧固定连接有多个其它垃圾收集桶30，装置主体10靠近其它垃圾收集桶30的一侧开设有多个分类投放口101，装置主体10的一端固定连接有承重板，承重板的顶端设置有多个厨余垃圾收集桶80，装置主体10的另一端开设有其它垃圾投放口102；

本实施例中垃圾分类回收装置依旧保留了分类投放口101，引导居民自动对垃圾进行细致分类后再进行投放，同时将其它垃圾收集桶30和厨余垃圾收集桶80分开进行放置，若居民无法将垃圾进行细致分类，则只需要将垃圾分为厨余垃圾和其它垃圾，厨余垃圾一般是不可回收的，居民可直接将装有厨余垃圾的垃圾袋放入到厨余垃圾收集桶80，将装有其它垃圾的垃圾袋投入到其它垃圾投放口102中，这样帮助居民中的老人和智力障碍人士进行简单的垃圾投放工作，减弱垃圾投放的难度；

如图3、图4、图5所示，承载台11顶端的另一侧设置有多个分拣机械手40，承载台11顶端的中部还设置有传送部20，传送部20位于分拣机械手40和其它垃圾收集桶30之间，其它垃圾投放口102的一侧固定连通有通入箱50，通入箱50相对于传送部20倾斜设置，分拣机械手40、传送部20、通入箱50和其它垃圾收集桶30均位于装置主体10的内部，通入箱50的顶端设置有检测模块55，如图9所示，装置主体10内壁的一侧固定连接有控制箱13，控制箱13内部开设有容置空间，容置空间中设置有控制模块131；

分拣机械手40实现垃圾分类的具体方法为：

如图10所示，分拣机械手40还包括摄像单元、预处理单元、检测与定位单元、分类单元和控制单元；

摄像单元，获取传送部20顶端的图像；

预处理单元，将采集到的图像进行预处理，预处理包括去噪、增强对比度和图像分割；

检测与定位单元，基于物体检测算法检测图像中的垃圾并确定位置；

分类单元，将确定垃圾位置后的图像输入到垃圾分类模型中，输出垃圾类别；

控制单元，根据垃圾类别，执行相应的挑选动作。

其中，物体检测算法优选为YOLO算法或SSD算法，挑选动作包括抓取、举起、放置、倾倒等动作，垃圾分类模型的训练过程为：获取i组数据，i为大于1的正整数，数据包括确定垃圾位置后的图像和垃圾类别，将确定垃圾位置后的图像和垃圾类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的确定垃圾位置后的图像作为输入数据，将训练集中的垃圾类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为垃圾分类模型，分类器优选为卷积神经网络模型。

如图4、图5和图6所示，通入箱50的顶端还设置有驱动电机53，驱动电机53的输出端设置有电控吸盘54，电控吸盘54位于通入箱50的内部，用于将通入箱50内部的垃圾袋进行固定，通入箱50的底端设置有驱动组件52，通入箱50的出口转动设置有振动筛板51，驱动组件52的一端与振动筛板51的底端固定连接，驱动组件52的一端带动振动筛板51进行来回转动，如图11和图13所示，装置主体10的内壁还设置有两个撕袋机械手70，撕袋机械手70分别位于通入箱50的两侧，通入箱50的两侧均开设有相应的通入口56；

本实施例还公开了AI驱动的垃圾分类回收方法，具体方法如下：

获取检测模块55与通入箱50底部的实时间距；

将实时间距与预设间距阈值比对分析，判定是否生成控制指令；

电控吸盘54根据控制指令将通入箱50内部的垃圾袋进行固定；

撕袋机械手70根据控制指令将通入箱50内部的垃圾袋进行撕裂；

振动筛板51将垃圾袋中的垃圾振动输送至传送部20内，传送部20根据控制指令将垃圾进行运输；

分拣机械手40，根据控制指令对垃圾进行分拣。

具体地，检测模块55优选为红外感应器，那么获取检测模块55与通入箱50底部的实时间距的方法如下：

;

式中，为检测模块55与通入箱50底部的实时间距，/>为红外光的传播速度，/>为接收到反射红外光的所需时间；

判定是否生成控制指令的逻辑为：

若实时间距大于等于预设间距阈值时，则不生成控制指令，此时说明通入箱50底部没有垃圾，检测模块55与通入箱50底部的间距不会发生改变；

若实时间距小于预设间距阈值时，则生成控制指令，此时说明通入箱50底部有垃圾经过，检测模块55与通入箱50底部的间距因为有垃圾通过使得实时间距减小；预设间距阈值可以设置0.5cm-1cm之间；

需要说明的是，本实施例中居民需要将垃圾袋放入到其它垃圾投放口102中时，可以直接将垃圾袋投入到其它垃圾投放口102中，这样垃圾袋沿着通入箱50的内壁进行移动，在垃圾袋沿着通入箱50移动的过程中检测模块55检测垃圾的位置后发送信息至控制模块131，控制模块131生成控制指令，先是通过驱动电机53带动电控吸盘54对垃圾进行吸附，再通过驱动组件52带动振动筛板51进行来回转动，这样先是避免了垃圾袋直接落在传送部20的顶端，而是先将垃圾袋固定在通入箱50的内部，撕袋机械手70通过撕袋夹具72将垃圾袋的表面夹紧，机械主体71来回晃动将垃圾袋的表面撕裂，通过振动筛板51进行来回转动对垃圾袋内部的垃圾进行振动筛选，使得垃圾袋内部的垃圾会依次落入到传送部20的顶端，避免了分拣机械手40无法对垃圾袋中的垃圾进行分拣，在T时间后，电控吸盘54停止对垃圾袋进行吸附，并且撕袋机械手70也停止将垃圾袋的表面撕裂，传送部20对垃圾进行传输，同时分拣机械手40对垃圾进行分拣，工作人员可以根据实际情况对T时间设定。

实施例2

本实施例是在实施例1的基础之上做进一步的改进；

如图12所示，装置主体10的表面还设置有驱蚊灯14，驱蚊灯14位于厨余垃圾收集桶80的上方，本实施例并没有对装有厨余垃圾的垃圾袋进行刺破，因为厨余垃圾是不可回收的，垃圾袋对厨余垃圾进行密封，同时驱蚊灯14发挥驱蚊的功效，这样可以极大减少蚊虫滋生的现象。

如图7所示，传送部20包括有传送主体21和防掉落挡板22，传送主体21的顶端固定连接有两个防掉落挡板22，垃圾从垃圾袋中脱离并落入到传送部20的顶端时，可能会发生位置的偏移，此时防掉落挡板22会对垃圾进行阻挡，使得垃圾能够较为平稳地落在传送部20的顶端，并且随着传送部20进行移动；

承载台11的顶端还设置有垃圾袋收集桶60，垃圾袋收集桶60相对于通入箱50位于传送部20的一端，由于某些垃圾袋是不可回收的，那么分拣机械手40并不会对垃圾袋进行抓取，因此在传送部20的末端设置垃圾袋收集桶60对遗漏的垃圾袋进行收纳，避免垃圾袋散落在装置主体10的内部；

装置主体10的另一端还设置有语音播报器15，语音播报器15用于提示居民垃圾袋投放要点，居民需要投放垃圾袋时，语音播报器15会循环播放语音，提示居民不能将装有厨余垃圾的垃圾袋放入到其它垃圾投放口102的内部，以免造成垃圾分类错误，影响后续的垃圾回收工作。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线网络或无线网络方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD）或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一 种，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.AI驱动的垃圾分类回收装置，包括装置主体（10），装置主体（10）的底端固定连接有承载台（11），其特征在于，承载台（11）顶端的一侧固定连接有多个其它垃圾收集桶（30），装置主体（10）的一端固定连接有承重板，承重板的顶端设置有多个厨余垃圾收集桶（80），装置主体（10）的另一端开设有其它垃圾投放口（102），承载台（11）顶端的中部设置有传送部（20），承载台（11）的顶端还设置有垃圾袋收集桶（60）；

装置还包括通入箱（50）与振动筛板（51），垃圾袋收集桶（60）相对于通入箱（50）位于传送部（20）的一端，通入箱（50）进口对接其它垃圾投放口（102），通入箱（50）出口与振动筛板（51）转动连接，振动筛板（51）向下倾斜于传送部（20）上方，通入箱（50）的顶端还设置有驱动电机（53），驱动电机（53）的输出端设置有电控吸盘（54），通入箱（50）的底端设置有驱动组件（52），驱动组件（52）的一端与振动筛板（51）的底端固定连接，驱动组件（52）的一端带动振动筛板（51）进行上下转动；

检测模块（55），设置在通入箱（50）的顶端，用于获取检测模块（55）与通入箱（50）底部的实时间距；

控制模块（131），将实时间距与预设间距阈值比对分析，判定是否生成控制指令；

电控吸盘（54），设置于通入箱（50）的内部，根据控制指令将通入箱（50）内部的垃圾袋进行固定；

撕袋机械手（70），设置于装置主体（10）的内壁，根据控制指令将通入箱（50）内部的垃圾袋进行撕裂；

振动筛板（51）将垃圾袋中的垃圾振动输送至传送部（20）内，传送部（20）根据控制指令将垃圾进行运输；

分拣机械手（40），设置在承载台（11）顶端的另一侧，根据控制指令对垃圾进行分拣。

2.根据权利要求1所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，检测模块（55）为红外感应器，获取检测模块（55）与通入箱（50）底部的实时间距的方法如下：

;

式中，为检测模块（55）与通入箱（50）底部的实时间距，/>为红外光的传播速度，/>为接收到反射红外光的所需时间；

判定是否生成控制指令的逻辑为：

若实时间距大于等于预设间距阈值时，则不生成控制指令；

若实时间距小于预设间距阈值时，则生成控制指令。

3.根据权利要求1所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，装置主体（10）内壁的一侧固定连接有控制箱（13），控制箱（13）内部开设有容置空间，容置空间中设置有控制模块（131）。

4.根据权利要求1所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，分拣机械手（40）包括摄像单元、预处理单元、检测与定位单元、分类单元和控制单元，分拣机械手（40）实现垃圾分类的方法包括：

摄像单元，获取传送部（20）顶端的图像；

预处理单元，将采集到的图像进行预处理，预处理包括去噪、增强对比度和图像分割；

检测与定位单元，基于物体检测算法检测图像中的垃圾并确定位置；

分类单元，将确定垃圾位置后的图像输入到垃圾分类模型中，输出垃圾类别；

控制单元，根据垃圾类别，执行相应的挑选动作。

5.根据权利要求4所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，物体检测算法为YOLO算法或SSD算法，垃圾分类模型的训练过程为：获取i组数据，i为大于1的正整数，数据包括确定垃圾位置后的图像和垃圾类别，将确定垃圾位置后的图像和垃圾类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的确定垃圾位置后的图像作为输入数据，将训练集中的垃圾类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为垃圾分类模型。

6.根据权利要求1所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，撕袋机械手（70）分别位于通入箱（50）的两侧。

7.根据权利要求6所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于，传送部（20）包括有传送主体（21）和防掉落挡板（22），传送主体（21）的顶端固定连接有两个防掉落挡板（22）。

8.AI驱动的垃圾分类回收方法，使用如权利要求1-7中任一项所述的AI驱动的垃圾分类回收装置，其特征在于：所述方法包括：

获取检测模块（55）与通入箱（50）底部的实时间距；

将实时间距与预设间距阈值比对分析，判定是否生成控制指令；

电控吸盘（54）根据控制指令将通入箱（50）内部的垃圾袋进行固定；

撕袋机械手（70）根据控制指令将通入箱（50）内部的垃圾袋进行撕裂；

振动筛板（51）将垃圾袋中的垃圾振动输送至传送部（20）内，传送部（20）根据控制指令将垃圾进行运输；

分拣机械手（40）根据控制指令对垃圾进行分拣。