一种图像识别的垃圾分类智能监控设备的制作方法

1.本发明涉及垃圾分类技术领域，特别涉及一种基于图像识别的垃圾分类智能监控设备。


背景技术：

2.垃圾是指人类生产和生活中遗弃的无用固体或流体物质。随着社会的不断进步，人们生活水平和消费显著提高，随之产生的垃圾越来越多。而垃圾处理一直是令人头痛的问题。常见的垃圾处理做法是垃圾焚烧或者填埋，但两者均会污染环境。填埋的垃圾处理不但会污染地下水和发出臭味，而且还会减少土地使用面积，焚化则无可避免会产生有毒气体，危害生物体。
3.将垃圾分类处理，可以降低处理成本、减少空气和土地污染，还有利于资源回收利用。传统垃圾分类依靠分拣员人工完成，而一个垃圾分拣员的平均工龄是2
～
3年，再久会对身体造成不可逆的伤害。因此需要一种智能监控垃圾分类设备完成垃圾分类工作。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括：包括：图像识别模块和人工辅助模块；
6.所述图像识别模块，用于全方位多角度拍摄垃圾照片，收集垃圾特征向量集，若通过相似度比对可以匹配垃圾材质，即可判定垃圾可否回收，若匹配失败，将照片和特征向量集存储至数据库中，待所述人工辅助模块判定垃圾材质；
7.所述人工辅助模块，用于将垃圾分为可回收垃圾和不可回收垃圾，所述图像识别模块无法检测垃圾是否可回收，需要工作人员辅助计算机智能学习，利用拍摄的照片和特征向量集由工作人员判定垃圾材质；将照片、特征向量集和垃圾材质存储至数据库中，通过不断更新数据库完成所述图像识别模块对垃圾可否回收的自动智能判定。
8.所述数据库包括：垃圾id、垃圾照片、垃圾质量、垃圾特征向量集、弹簧铁板不同受力下的长、宽、高、垃圾材质,其中所述垃圾id根据垃圾照片插入时间先后顺序命名。
9.所述人工辅助模块还用于辅助完成所述数据库中垃圾材质的鉴定；可回收垃圾包括废纸、塑料、玻璃、金属、布料，随着时间推移，数据库中垃圾材质会逐步完善。
10.所述图像识别模块包括，特征向量集子模块和垃圾材质查找子模块；
11.所述特征向量集子模块，将待检查垃圾照片经过所述图像识别模块处理后，计算出特征向量集；
12.所述垃圾材质查找子模块，根据相似度比对结果在数据库中查找垃圾材质。
13.首先通过所述图像识别模块，计算出待检测垃圾的特征向量集，然后与数据库所有垃圾数据的特征向量集做相似度运算，得出与每种垃圾的相似度数值。
[0014][0015]
其中，r、t、s分别代表待检测垃圾特征向量集的容重、透光度、伸缩性。 ri代表数据库中第i个特征向量集的容重，ti代表数据库中第i个特征向量集的透光度，si代表数据库中第i个特征向量集的伸缩性，代表垃圾分类成功率，d代表相似度，d值越小代表相似度越高。当d值小于阈值时，第i个特征向量集对应的垃圾材质即为待检测垃圾的垃圾材质。将待检测垃圾的特征向量集和垃圾材质数据存储至数据库中。
[0016]
所述图像识别模块还包括：
[0017]
垃圾整理子模块，利用机械手臂将垃圾逐一进入所述图像识别模块区域，确保拍摄区域内只有一种垃圾并将垃圾称重，将称重结果存储至数据库中，称重结果记为m；
[0018]
拍摄区域子模块，用于清理拍摄区域，确保垃圾照片完整、清晰；同时拍摄区域表面安装发光装置，上方安装带有光强度检测仪的弹簧铁板,左方和后方各安装带有刻度尺的固定弹簧铁板，右、前和上方为活动弹簧铁板,其中光强度检测仪显示屏单独安装摄像头；
[0019]
拍摄采集子模块，在五面弹簧铁板均不受力的情况下，采集垃圾图像原始并存储到数据库中，用于工作人员识别；五面弹簧铁板受力均为10牛时采集垃圾照片,并提取照片中刻度尺读数,记录垃圾的长、宽、高和光收发光强度，长、宽、高记为d1、w1、h1，将结果存储到数据库中；五面弹簧铁板受力加到20牛再次拍照，提取照片刻度尺长、宽、高，标记为d2、w2、h2，将结果存储至数据库中；
[0020]
gps同步子模块，所有摄像头和所述速度控制子模块内置gps芯片，确保同时刻拍摄同一种垃圾，根据同时刻拍摄照片与摄像头数量是否相等判定摄像头工作是否正常。
[0021]
所述gps同步子模块，gps是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，以其高精度、全天候为需要同步的装置提供时钟；gps同步子模块为每个安装gps芯片的摄像头提供精确时钟，确保所有摄像头时间同步。
[0022]
所述拍摄采集子模块，包括：
[0023]
图像预处理子模块,首先利用灰度和二值法技术去除垃圾照片背景，然后从处理后的图像中切割出单个字符，并与事先准备好的数字模块进行匹配，提取出照片中的阿拉伯数字；
[0024]
数字提取子模块，根据刻度尺上数字规律，得出相应垃圾的长、宽、高；
[0025]
检测光强度子模块，读取光强度显示屏照片利用灰度和二值法去除背景，然后切割出单个字符，并与事先准备好的数字模块进行比对，提取照片中的阿拉伯数字,即为收光强度。
[0026]
所述垃圾整理子模块包括：
[0027]
垃圾预处理子模块，利用机械手臂将垃圾分离；
[0028]
垃圾大小处理子模块，拍摄区域检测空间为2cm*2cm*2cm到 100cm*100cm*100cm，低于2cm*2cm*2cm认定为不可回收，超出 100cm*100cm*100cm需要先将垃圾拆分；
[0029]
所述垃圾整理子模块还包括：
[0030]
速度调整子模块，用于智能调整传送带速度，随着数据库完善，垃圾分类的速度将
会显著提高。
[0031]
所述特征向量集包括：垃圾压缩后的容重、透光性、伸缩性；
[0032]
所述容重，是指单位容积内垃圾的重量；
[0033]
所述透光度，入射光强度不变,通过测试介质后光强度大小；
[0034]
所述伸缩性，受到外力影响垃圾材质形状波动大小。
附图说明
[0035]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0036]
图1为本发明中图像识别的垃圾分类智能监控设备工作示意图；
[0037]
图2为本发明中图像识别模块结构示意图；
[0038]
图3为本发明中特征向量集结构示意图。
具体实施方式
[0039]
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0040]
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括：图像识别模块和人工辅助模块；
[0041]
所述图像识别模块，用于全方位多角度拍摄垃圾照片，收集垃圾特征向量集，若通过相似度比对可以匹配垃圾材质，即可判定垃圾可否回收，若匹配失败，将照片和特征向量集存储至数据库中，待所述人工辅助模块判定垃圾材质；
[0042]
所述人工辅助模块，用于将垃圾分为可回收垃圾和不可回收垃圾，所述图像识别模块无法检测垃圾是否可回收，需要工作人员辅助计算机智能学习，利用拍摄的照片和特征向量集由工作人员判定垃圾材质；将照片、特征向量集和垃圾材质存储至数据库中，通过不断更新数据库完成所述图像识别模块对垃圾可否回收的自动智能判定。
[0043]
上述技术方案的工作原理为：摄像头全方位多角度拍摄垃圾照片，收集该垃圾的特征向量集，若通过相似度比对可以匹配垃圾材质，即可判定垃圾是否可回收，若匹配失败，将照片和特征向量集存储至数据库中，待所述人工辅助模块判定垃圾材质；工作人员通过拍摄的照片和特征向量集判定垃圾材质并存储至数据库中。
[0044]
上述技术方案的有益效果为：通过照片以及特征向量集判定垃圾成分，可使工作人员远离垃圾厂，减少对身体的伤害；同时随着数据库资料不断完善，越来越多的垃圾可通过比对特征向量集比对垃圾材质，实现所述图像识别模块对垃圾可否回收的自动智能判定。
[0045]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括所述数据库，数据库字段包括：垃圾id、垃圾照片、垃圾质量、垃圾特征向量集、弹簧铁板不同受力下的长、宽、高、垃圾材质,其中所述垃圾id根据垃圾照片插入时间先后顺序命名。
[0046]
上述技术方案的工作原理为：数据库存储所有垃圾信息，其中垃圾材质需要工作人员判定，其余字段均为计算机智能识别；同时随着时间的推移，垃圾材质字段也会趋于完善，最终实现智能识别垃圾材质。
[0047]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括人工辅助模块，用于辅助完成所述数据库中垃圾材质的鉴定；可回收垃圾包括废纸、塑料、玻璃、金属、布料，随着时间推移，数据库中垃圾材质会逐步完善。
[0048]
上述技术方案的工作原理为：垃圾分为可回收垃圾和不可回收垃圾，可回收垃圾包括废纸、塑料、玻璃、金属、布料，通过工作人员识别垃圾材质判定垃圾是否可回收。
[0049]
如图2所示，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，图像识别模块包括，特征向量集子模块和垃圾材质查找子模块；
[0050]
所述特征向量集子模块，将待检查垃圾照片经过所述图像识别模块处理后，计算出特征向量集；
[0051]
所述垃圾材质查找子模块，根据相似度比对结果在数据库中查找垃圾材质。
[0052]
上述技术方案的工作原理为：
[0053]
首先通过所述图像识别模块，计算出待检测垃圾的特征向量集，然后与数据库所有垃圾数据的特征向量集做相似度运算，得出与每种垃圾的相似度数值。
[0054][0055]
其中，r、t、s分别代表待检测垃圾特征向量集的容重、透光度、伸缩性。 ri代表数据库中第i个特征向量集的容重，ti代表数据库中第i个特征向量集的透光度，si代表数据库中第i个特征向量集的伸缩性，代表垃圾分类成功率，d代表相似度，d值越小代表相似度越高。当d值小于阈值时，第i个特征向量集对应的垃圾材质即为待检测垃圾的垃圾材质。将待检测垃圾的特征向量集和垃圾材质数据存储至数据库中。
[0056]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括图像识别模块：
[0057]
垃圾整理子模块，利用机械手臂将垃圾逐一进入所述图像识别模块区域，确保拍摄区域内只有一种垃圾并将垃圾称重，将称量结果存储至数据库中；
[0058]
拍摄区域子模块，用于清理拍摄区域，确保垃圾照片完整、清晰；同时拍摄区域表面安装发光装置，上方安装带有光强度检测仪的弹簧铁板,左方和后方各安装带有刻度尺的固定弹簧铁板，右、前和上方为活动弹簧铁板,其中光强度检测仪显示屏单独安装摄像头；
[0059]
拍摄采集子模块，在五面弹簧铁板均不受力的情况下，采集垃圾图像并存储到数据库中，用于人工识别；五面弹簧铁板受力均为10牛时采集垃圾照片, 并提取照片中刻度尺读数,记录垃圾的长、宽、高和光收发光强度，长、宽、高记为d1、w1、h1，将结果存储到数据库中；五面弹簧铁板受力加到20牛再次拍照，提取照片刻度尺长、宽、高，标记为d2、w2、h2，将结果存储至数据库中；
[0060]
gps同步子模块，所有摄像头和所述速度控制子模块内置gps芯片，确保同时刻拍摄同一种垃圾，根据同时刻拍摄照片与摄像头数量是否相等判定摄像头工作是否正常。
[0061]
上述技术方案的工作原理为:垃圾整理子模块利用机械手臂将垃圾逐一进入所述图像识别模块区域，确保拍摄区域内只有一种垃圾并将垃圾称重，将称重结果存储至数据库中，称重结果记为m；拍摄区域子模块，用于清理拍摄区域，确保垃圾照片完整、清晰；同时
拍摄区域表面安装发光装置,发射光强度为固定的10dbm,上方安装带有光强度检测仪的弹簧铁板,左方和后方各安装带有刻度尺的固定弹簧铁板，右、前和上方为活动弹簧铁板,其中光强度检测仪显示屏单独安装摄像头，光强度检测仪用于检测光经过被测垃圾后的光强度，刻度尺用于测量压缩后垃圾的长、宽、高。拍摄采集子模块，在五面弹簧铁板均不受力的情况下，采集垃圾原始图像并存储到数据库中，用于工作人员识别；五面弹簧铁板受力均为10牛时采集垃圾照片,并提取照片中刻度尺读数,记录垃圾的长、宽、高和光收发光强度，长、宽、高记为d1、w1、h1，将结果存储到数据库中；五面弹簧铁板受力加到20牛再次拍照，提取照片刻度尺长、宽、高，标记为d2、w2、h2，将结果存储至数据库中；不同受力对垃圾外观的变化大小判定垃圾的伸缩性。gps同步子模块，所有摄像头和所述速度控制子模块内置 gps芯片，确保同时刻拍摄同一种垃圾，根据同时刻拍摄照片与摄像头数量是否相等判定摄像头工作是否正常。随着数据库不断完善，垃圾分类处理的速度会逐渐加快。gps同步子模块保障所有摄像头时间同步，确定拍摄的每组照片为同一种垃圾。
[0062]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，包括gps同步子模块，gps是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，以其高精度、全天候为需要同步的装置提供时钟；gps同步子模块为每个安装gps芯片的摄像头提供精确时钟，确保所有摄像头时间同步。
[0063]
上述技术方案的工作原理为:gps芯片接收人造卫星提供的时钟，确保所有安装gps芯片的摄像头同时工作。
[0064]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，拍摄采集子模块包括，图像预处理子模块、数字提取子模块和检测光强度子模块。
[0065]
所述图像预处理子模块,首先利用灰度和二值法技术去除垃圾照片背景，然后从处理后的图像中切割出单个字符，并与事先准备好的数字模块进行匹配，提取出照片中的阿拉伯数字；
[0066]
所述数字提取子模块，根据刻度尺上数字规律，得出相应垃圾的长、宽、高；
[0067]
所述检测光强度子模块，读取光强度显示屏照片利用灰度和二值法去除背景，然后切割出单个字符，并与事先准备好的数字模块进行比对，提取照片中的阿拉伯数字,即为收光强度。
[0068]
上述技术方案的工作原理为:通过计算机图像识别技术，获取照片中的数字，再按照事先准备好的数字模块进行匹配，获取垃圾的长、宽、高以及收光强度。
[0069]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，垃圾整理子模块包括，垃圾预处理子模块和垃圾大小处理子模块；
[0070]
垃圾预处理子模块，利用机械手臂将垃圾分离；
[0071]
垃圾大小处理子模块，拍摄区域检测空间为2cm*2cm*2cm到 100cm*100cm*100cm，低于2cm*2cm*2cm认定为不可回收，超出100cm*100cm*100cm需要先将垃圾拆分；
[0072]
上述技术方案的工作原理为:利用机械手臂将垃圾分离，拆分过大的垃圾，丢弃过小的垃圾，确保垃圾照片完整、清晰。
[0073]
在另一实施例中，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，还包括垃圾整理子模块：
[0074]
速度调整子模块，用于智能调整传送带速度，随着数据库完善，垃圾分类的速度将
会显著提高。
[0075]
上述技术方案的有益效果为:影响传送带速度的因素包括：计算机运算速度，数据库完善度，摄像机拍照速度，垃圾大小。智能调整传送带速度，可以提高垃圾分类效率。
[0076]
如图3所示，本发明技术方案基于图像识别的垃圾分类智能监控设备，特征向量集包括：垃圾压缩后的容重、透光性、伸缩性；
[0077]
所述容重，是指单位容积内垃圾的重量；
[0078]
所述透光度，入射光强度不变,通过测试介质后光强度大小；
[0079]
所述伸缩性，受到外力影响垃圾材质形状波动大小。
[0080]
上述技术方案的工作原理为:
[0081]
当弹簧铁板受力为10牛，所述垃圾整理子模块称出的重量/(长*宽*高)表示垃圾的容重，即r＝m/d1*w1*h1；
[0082]
光强度检测仪检测的单位为dbm，功率单位mw和dbm换算公式为， mw＝10^(dbm值/10)。利用计算公式可得光源发射功率p0和经过被测垃圾后的功率这p1，通过(p0-p1)/p0可以得垃圾的透光度t。
[0083]
弹簧铁板受力为20牛时的容重r1＝m/d1*w2*h2,通过计算公式为(r-r1)/r 可以得到垃圾的伸缩性s。
[0084]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。