CN104148301A - 基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置及方法。分拣装置包括传送机构、识别单元及分拣机构；传送机构用于将堆积的废旧塑料瓶摊平后送入识别单元；识别单元包括识别箱、设置在识别箱上的图像采集器以及与所述图像采集器连接的服务器；而服务器设有条形码数据库及废旧塑料瓶分拣模块，废旧塑料瓶分拣模块对图像采集器采集的图像进行条形码定位识别，根据识别结果查询所述条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质；由分拣机构根据服务器所确定的塑料瓶颜色及材质，对塑料瓶进行分拣。本发明可同时识别塑料瓶的材质和颜色，从而对废旧塑料瓶进行分色及分材质的分拣，解决了现有技术中单一设备只能实行分色或分材质分拣的技术问题。

Description

基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置及方法

技术领域

本发明涉及废旧塑料分拣领域，具体涉及一种基于云计算和图像识别技术的废旧塑料瓶分拣装置及方法。

背景技术

随着我国工农业生产水平及消费需求的日益增长，塑料行业得到了迅速发展。依据统计数据分析，2005年国内塑料实际消费量为2658.9万吨，废弃塑料产生量约为960.8万吨，排放率约36％。如果不对废弃塑料进行有效处理，塑料制品给人类生活带来便利的同时也会带来极大的负效应，其形成的“白色污染”，直接污染土壤及地下水。同时，废旧塑料是可以回收再利用的，蕴含着巨大的再生资源，因此，废旧塑料的回收和再利用是解决废旧塑料问题的有效方法，它不仅可以减少对石油化工原料的消耗，而且可以减少环境污染，实现资源的高效和循环利用。

发达国家对塑料瓶的回收一直高度重视，再加上本身拥有的良好的科技水平，目前已经在自动化和智能化的道路上走了很远。挪威TITECH公司开发出了一种基于近红外分辨技术的塑料瓶识别系统，该塑料瓶识别系统利用红外原理，适合用于分析透明或者淡色塑料制品。由于常见的塑料制品的近红外光谱一般不同，所以利用该技术检测也能够达到快速高效准确的效果。但是该技术也存在明显的不足，对于黑色或者褐色的塑料制品不能够很好的识别，因此该检测具有明显的单色性。另一方面，对废旧塑料瓶的分拣要求分色、分材质，目前的单台分拣设备只能实现单独的分色功能或者分材质功能，要实现分色及分材质功能，需购买两台以上的设备连接成为一条生产线。

国内一些企业也逐渐看到了塑料瓶回收广阔的市场前景，并且在塑料色选设备方面取得了一定的成绩，但是在塑料瓶材质分拣方面尚未有成果。国内废旧塑料瓶的分拣主要是通过人工方式来完成，人工分拣主要存在人力成本高、分拣速度慢和准确度低等问题，每个塑料瓶分拣厂需配置多名工人进行流水线作业，需投入大量的人力成本，增加了运营成本。随着人力资源逐渐紧缺和劳工工资的不断上涨，废旧塑料的回收问题就变成越来越大的难题。

现有的进口废旧塑料瓶分拣设备价格昂贵，维护难度大，不能够很好的满足众多小型塑料回收点的需求，而国内还没有替代产品面市。准确、快速、低成本的废旧塑料瓶分拣装置的研制依然是市场的强烈需求。

发明内容

本发明提供基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置及方法，可同时识别塑料瓶的材质和颜色，从而对废旧塑料瓶进行分色及分材质的分拣，解决了现有技术中单一设备只能实行分色或分材质分拣的技术问题。

本发明分拣装置采用的技术方案如下：基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置，包括传送机构、识别单元及分拣机构；所述传送机构的入口与入料口连接，出口与分拣机构连接，识别单元设置在传送机构上；所述传送机构用于将堆积的废旧塑料瓶摊平、打散后逐个送入识别单元；所述识别单元包括识别箱、设置在识别箱上的图像采集器以及与所述图像采集器连接的服务器；所述服务器设有条形码数据库及废旧塑料瓶分拣模块，废旧塑料瓶分拣模块对图像采集器采集的图像进行条形码定位识别，根据识别结果查询所述条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质；所述分拣机构根据服务器所确定的塑料瓶颜色及材质，对塑料瓶进行分拣。

在一个优选的实施例中，所述服务器包括用户端服务器，所述用户端服务器包括用户端条形码数据库以及废旧塑料瓶分拣用户端模块。所述用户端服务器还包括用户端图像特征数据库；所述废旧塑料瓶分拣用户端模块包括条形码定位识读模块、颜色特征提取模块、形状特征提取模块、纹理特征提取模块、多特征融合模块及图像识别模块，图像识别模块分别与条形码定位识读模块、多特征融合模块、用户端条形码数据库及用户端图像特征数据库连接。

在一个优选的实施例中，所述服务器包括云端服务器，所述云端服务器包括云处理器、云端条形码数据库、云端图像特征数据库以及废旧塑料瓶分拣云端模块；所述云处理器分别与云端条形码数据库、云端图像特征数据库、废旧塑料瓶分拣云端模块、用户端条形码数据库、用户端图像特征数据库及图像识别模块连接。

在一个优选的实施例中，所述传送机构包括上层水平传送带、下层水平传送带及滑动摊平构件；滑动摊平构件设置在上层水平传送带上；下层水平传送带位于上层水平传送带下方，下层水平传送带连接至识别单元。更优选的，所述下层水平传送带的传送速度大于上层水平传送带的传送速度。

优选地，所述传送机构包括振动传送带；振动传送带连接在入料口与识别单元之间，或者振动传送带连接在下层水平传送带及识别单元之间。

优选地，所述分拣机构包括多层分拣托盘、设置在分拣托盘上的旋转分拣叶片以及与所述旋转分拣叶片相连的分离管道；所述识别单元有多个；所述传送机构的出口设有多条支线，每一支线上设有识别单元。

本发明分拣方法采用的技术方案如下：基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣方法，包括以下步骤：

S1、入料，塑料瓶经传送机构摊平、打散后进入识别箱；

S2、设置在识别箱内的图像采集器采集塑料瓶图像并上传给用户端服务器；

S3、用户端服务器对图像进行预处理；

S4、用户端服务器对预处理后的图像进行条形码定位识别，若成功识别到条形码，则查询用户端条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质，根据识别结果确定分拣机构上需要开启的分离管道，完成分拣。

若在步骤S4中不能成功识别条形码，则执行以下步骤：

S5、用户端服务器对预处理后的图像进行颜色、形状及纹理特征提取，然后进行颜色、形状及纹理特征融合，得到颜色、形状及纹理特征加权求和之后的特征值，最后根据特征值查询用户端图像特征数据库，根据查询到的信息确定塑料瓶的颜色和材质，根据识别结果确定分拣机构上需要开启的分离管道，完成分拣；

若在用户端图像特征数据库中查询不到相关信息，则判定为无法识别的塑料瓶图像，并将无法识别的图像和特征上传到云端服务器，同时进行步骤S6；

S6、云端服务器收到无法识别的塑料瓶图像后，由运营人员录入图像信息，云端服务器在云端图像特征数据库中建立图像信息与图像特征的对应关系，供用户端服务器下载更新。

与现有技术相比，本发明的优点及有益效果如下：

1、分色与分材质同步完成，无需多台不同的分拣设备：首先采集塑料瓶图像，对采集图像预处理后识读其中的条形码，并查询服务器中预设的条形码数据库进行颜色及材质的识别，进而实现塑料瓶的分色及分材质同步分拣。

2、识别性能可靠，不受条形码数据库所存储信息的限制与影响：若无法通过条形码数据库进行识别，本发明还可以对预处理后的图像进行颜色、形状及纹理特征提取，并将颜色、形状及纹理特征进行融合，再通过查询用户端图像特征数据库进行颜色和材质的识别确认。此外，若借助图像特征数据库仍然无法识别，则本发明还可以通过云端服务器，手工录入图像信息，形成图像特征与图像信息的对应关系，以此来更新云端及用户端的图像特征数据库。

3、具有优良的传送机构，对入料进行至少三次摊开传送，能够将塑料瓶最大限度的打散，避免堆叠而影响图像采集，减少遮挡，提高了识别率及识别的准确性：在入料口处采用具有速度差的上层水平传送带及下层水平传送带，并在上层水平传送带上设置滑动摊平构件，由滑动摊平构件对处于上层水平传送带的入料进行第一次摊开；第一次摊开后的入料滑落到下层水平传送带上，由于下层水平传送带的速度大于上层水平传送带的速度，因而入料将被第二次摊开；传送机构中与识别箱连接的一段为振动传送带，由振动传送带对进入识别箱之前的塑料瓶进行振动传送，完成对入料的第三次摊开。

4、可对塑料瓶进行多种类的细分：在用户端服务器及云端服务器内能方便通过算法来实现塑料瓶材质及颜色的细化分类；另外，在分拣装置机架上，圆形托盘上设有多达8个旋转分拣叶片，8条分离管道，能够对PET有色、PET无色、PP、PS、PE、PVC及其他无法识别的材质进行分类。

5、占地小，工作效率高：分拣装置机架设置成多层的形式，占地小、分离管道多，分拣效率高。

附图说明

图1为本发明的分拣装置机架的机械结构图；

图2为本发明的硬件框架图；

图3为本发明的软件框架图；

图4为本发明的工作流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

实施例

本发明基于云计算和图像识别技术的废旧塑料瓶分拣装置，包括分拣装置机架、多个高速图像采集器、电机及电机驱动控制器、出料口控制器、用户端服务器及云端服务器；其中，多个高速图像采集器设置在分拣装置机架上，用户端服务器通过串口或网口分别与高速图像采集器、电机及电机驱动控制器、出料口控制器连接；云端服务器通过互联网与用户端服务器连接。

如图1所示，所述分拣装置机架设有依次连接的传送机构、识别单元及分拣机构；传送机构包括倾斜板2、水平传送带、滑动摊平构件3及倾斜传送带7，识别单元为一识别箱9，传送机构入口与入料口1连接，出口与分拣机构连接；识别箱9内设置高速图像采集器，分拣机构包括圆形托盘10、分离管道11及旋转分拣叶片13。水平传送带包括上层水平传送带4及下层水平传送带5，滑动摊平构件3设置在上层水平传送带4上，入料口1通过一个倾斜板2与上层水平传送带4连接；下层水平传送带5位于上层水平传送带4下方，且传送速度大于上层水平传送带的，传送速度为上层水平传送带的3倍。废弃塑料瓶从入料口1投放入料，经所述倾斜板2后废弃塑料瓶滑落到上层水平传送带4上。当塑料瓶被上层水平传送带4传送时，滑动摊平构件3将堆积的塑料瓶摊平，使之尽量不重叠堆放；一些体积大的塑料瓶，则无法经过该滑动摊平构件，会被扫落至两侧。被摊平的塑料瓶滑落到下层水平传送带5，由于下层水平传送带5的传送速度为上层水平传送带4的3倍，滑落的塑料瓶因速度差再被摊开，零星散布于下层水平传送带5上。下层水平传送带5的末端收分为3个出口6，分别输送至3个不同坡度的倾斜传送带7上。塑料瓶随着倾斜传送带7传送到不同高度的平面上后，转90°方向至振动传送带8，振动传送带8将塑料瓶水平传送至识别箱9，塑料瓶若有重叠，经振动后则尽量分开，逐个进入识别箱进行识别。塑料瓶经识别箱后，系统已将塑料瓶识别分类，信息记录入系统。塑料瓶随振动传送带掉入圆形托盘10，且位于两旋转分拣叶片13之间，通过红外判断塑料瓶所落下的位置，并读取该塑料瓶的识别信息。塑料瓶随旋转分拣叶片13转动，当前端旋转分拣叶片13经该塑料瓶的目标分离区域时，打开该目标分离区域的通道门，塑料瓶掉入分离管道11，从出料口12分拣出来。

如图2所示，本发明主要硬件结构，即多个高速图像采集器、电机驱动控制器及出料口控制器分别与用户端服务器连接。每个高速图像采集器均包括ARM处理器、摄像头模块、网卡模块及串口通信模块，摄像头模块、网卡模块及串口通信模块分别与ARM处理器连接。电机驱动控制器包括ARM处理器、网卡模块、串口通信模块及电机驱动模块，ARM处理器分别与网卡模块、串口通信模块及电机驱动模块连接，电机驱动模块与电机连接。出料口控制器包括ARM处理器、红外检测模块、出料口控制模块、网卡模块及串口通信模块，ARM处理器分别与红外检测模块、出料口控制模块、网卡模块及串口通信模块连接。

如图3所示，本发明的软件系统设置在用户端服务器及云端服务器。所述用户端服务器包括工控机、用户端条形码数据库、用户端图像特征数据库以及废旧塑料瓶分拣用户端模块，用户端条形码数据库、用户端图像特征数据库以及废旧塑料瓶分拣用户端模块在工控机上运行；其中，用户端条形码数据库及用户端图像特征数据库组成用户端数据库，废旧塑料瓶分拣用户端模块包括条形码定位识读模块、颜色特征提取模块、形状特征提取模块、纹理特征提取模块、多特征融合模块、人工神经网络分类器及图像识别模块。图像识别模块分别与条形码定位识读模块、多特征融合模块、用户端条形码数据库及用户端图像特征数据库连接。

所述云端服务器包括云处理器、云端条形码数据库、云端图像特征数据库以及废旧塑料瓶分拣云端模块；其中，云端条形码数据库及云端图像特征数据库组成云端数据库，废旧塑料瓶分拣云端模块包括条形码定位识读模块、颜色特征提取模块、形状特征提取模块、纹理特征提取模块、多特征融合模块及人工神经网络分类器。

如图4所示，基于云计算和图像识别技术的废旧塑料瓶分拣装置的工作流程如下：

(1)所述装置初始化设置，开始进料。塑料瓶通过水平传送带、滑动摊平构件、倾斜传送带及振动传送带后逐个进入识别箱。

(2)设置在识别箱内的高速图像采集器采集塑料瓶图像并上传给用户端服务器。

(3)用户端服务器对图像进行预处理。

(4)用户端服务器对预处理后的图像进行条形码定位识别，如成功识别到条形码，则查询用户端条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质，进行步骤(6)；否则进行步骤(5)。

(5)用户端服务器对预处理后的图像进行颜色、形状及纹理特征提取，然后进行多特征融合得到三种特征加权求和之后的特征值，最后根据特征值查询用户端图像特征数据库，如塑料瓶可识别，则塑料瓶的颜色和材质可确定，进行步骤(6)；否则，将无法识别的图像和特征上传到云端服务器，同时进行步骤(7)。

(6)根据识别结果确定需要开启的分离管道，当塑料瓶进入圆形托盘并接近对应的分离管道时，开启出料口使塑料瓶进入相应的分离管道。

(7)云端服务器收到无法识别的塑料瓶图像后，由运营人员录入图像信息，云端服务器在数据库中建立图像特征与图像信息的对应关系。

(8)用户端服务器从云端服务器下载最新的图像特征数据库，以更新用户端图像特征数据库。

以上内容仅仅是对本发明的结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣装置，包括传送机构、识别单元及分拣机构；所述传送机构的入口与入料口连接，出口与分拣机构连接，识别单元设置在传送机构上；其特征在于：所述传送机构用于将堆积的废旧塑料瓶摊平、打散后送入识别单元；所述识别单元包括识别箱、设置在识别箱上的图像采集器以及与所述图像采集器连接的服务器；

所述服务器设有条形码数据库及废旧塑料瓶分拣模块，废旧塑料瓶分拣模块对图像采集器采集的图像进行条形码定位识别，根据识别结果查询所述条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质；

所述分拣机构根据服务器所确定的塑料瓶颜色及材质，对塑料瓶进行分拣。

2.根据权利要求1所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述服务器包括用户端服务器，所述用户端服务器包括用户端条形码数据库以及废旧塑料瓶分拣用户端模块。

3.根据权利要求2所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述用户端服务器还包括用户端图像特征数据库；所述废旧塑料瓶分拣用户端模块包括条形码定位识读模块、颜色特征提取模块、形状特征提取模块、纹理特征提取模块、多特征融合模块及图像识别模块，图像识别模块分别与条形码定位识读模块、多特征融合模块、用户端条形码数据库及用户端图像特征数据库连接。

4.根据权利要求3所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述服务器包括云端服务器，所述云端服务器包括云处理器、云端条形码数据库、云端图像特征数据库以及废旧塑料瓶分拣云端模块；所述云处理器分别与云端条形码数据库、云端图像特征数据库、废旧塑料瓶分拣云端模块、用户端条形码数据库、用户端图像特征数据库及图像识别模块连接。

5.根据权利要求1所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述传送机构包括上层水平传送带、下层水平传送带及滑动摊平构件；滑动摊平构件设置在上层水平传送带上；下层水平传送带位于上层水平传送带下方，下层水平传送带连接至识别单元。

6.根据权利要求5所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述下层水平传送带的传送速度大于上层水平传送带的传送速度。

7.根据权利要求1、5及6中任一项所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述传送机构包括振动传送带；振动传送带连接在入料口与识别单元之间，或者振动传送带连接在下层水平传送带及识别单元之间。

8.根据权利要求1所述的废旧塑料瓶分拣装置，其特征在于，所述分拣机构包括多层分拣托盘、设置在分拣托盘上的旋转分拣叶片以及与所述旋转分拣叶片相连的分离管道；所述识别单元有多个；所述传送机构的出口设有多条支线，每一支线上设有识别单元。

9.基于云计算和图像识别的废旧塑料瓶分拣方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、入料，塑料瓶经传送机构摊平、打散后进入识别箱；

S2、设置在识别箱内的图像采集器采集塑料瓶图像并上传给用户端服务器；

S3、用户端服务器对图像进行预处理；

S4、用户端服务器对预处理后的图像进行条形码定位识别，若成功识别到条形码，则查询用户端条形码数据库，确定塑料瓶颜色及材质，根据识别结果确定分拣机构上需要开启的分离管道，完成分拣。

10.根据权利要求9所述的废旧塑料瓶分拣方法，其特征在于，若不能成功识别条形码，则执行以下步骤：

S5、用户端服务器对预处理后的图像进行颜色、形状及纹理特征提取，然后进行颜色、形状及纹理特征融合，得到颜色、形状及纹理特征加权求和之后的特征值，最后根据特征值查询用户端图像特征数据库，根据查询到的信息确定塑料瓶的颜色和材质，根据识别结果确定分拣机构上需要开启的分离管道，完成分拣；

若在用户端图像特征数据库中查询不到相关信息，则判定为无法识别的塑料瓶图像，并将无法识别的图像和特征上传到云端服务器，同时进行步骤S6；

S6、云端服务器收到无法识别的塑料瓶图像后，由运营人员录入图像信息，云端服务器形成图像特征与图像信息的对应关系，并更新云端图像特征数据库供用户端服务器下载更新。