一种建筑垃圾在线分拣系统技术方案

一种建筑垃圾在线分拣系统，包括物料输送装置、物料检测装置、工控机、分拣装置和若干回收箱；该物料输送装置用于将物料分散地运送至检测区；该物料检测装置采集检测区内物料的图片和光谱信息，对图片进行图像处理得到物料的几何特征和材料种类并反馈至工控机；该工控机与分拣装置相连以根据几何特征和材料种类控制分拣装置动作将物料分拣至对应的回收箱。本实用新型专利技术可实现将不同材料的物料分拣到不同的地方，整条生产线上无需人为干涉，效率高，准确性可靠。

An online sorting system for construction waste

An on-line sorting system for construction waste comprises a material conveying device, a material detecting device, an industrial control computer, a sorting device and a number of recycling boxes; the material conveying device is used to transport materials dispersively to the detection area; the material detecting device collects pictures and spectral information of materials in the detection area, and performs image processing on the pictures. The geometric characteristics and material types of the materials are obtained and fed back to the industrial computer, which is connected with the sorting device to control the sorting device according to the geometric characteristics and material types to sort the materials to the corresponding recycling box. The utility model can realize the material sorting of different materials to different places, and the whole production line needs no human interference, and has high efficiency and reliable accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种建筑垃圾在线分拣系统
本技术涉及建筑垃圾分拣领域，特别是一种建筑垃圾在线分拣系统。
技术介绍
目前我国房地产行业过剩，建筑垃圾因此成为目前迫切需要解决的问题。我国许多地市都在不断更新建筑垃圾的管理条例。建筑垃圾处置实行减量化、资源化、无害化和谁产生、谁承担处置责任的原则。国家鼓励建筑垃圾综合利用，鼓励建设单位、施工单位优先采用建筑垃圾综合利用产品。由于建筑垃圾中包含材料种类多样，数量多，质量大，导致处理困难，许多建筑垃圾都未经处理随意堆积，填海等，造成了严重的环境污染和许多生活安全隐患。建筑垃圾中还存在钢筋，混凝土等，混凝土主要由砂石组成，都是不可再生的资源，用一分少一分，依照我国房地产疯狂的涨势，此类资源无法支撑太久，且对资源的过度开发也会导致很多环境问题。因此，若能将建筑垃圾中的这些资源回收，既解决了垃圾处理的问题，又解决了资源开发的问题，对于我国发展有极其重要的意义。目前，建筑垃圾的回收主要是依靠人工分选，工作量大，难度大，且效率低。
技术实现思路
本技术的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种建筑垃圾在线分拣系统，能在线检测建筑垃圾的轮廓和光谱信息，判断垃圾的位置和种类，进行实施分类回收，无需人为干涉，效率高，准确性可靠。本技术采用如下技术方案：一种建筑垃圾在线分拣系统，其特征在于:包括物料输送装置、物料检测装置、工控机、分拣装置和若干回收箱；该物料输送装置用于将物料分散地运送至检测区；该物料检测装置采集检测区内物料的图片和光谱信息进行处理得到几何特征和材料种类并反馈至工控机；该工控机与分拣装置相连以根据几何特征和材料种类控制分拣装置动作将物料分拣至对应的回收箱。优选的，所述物料输送装置包括慢速传送带和快速传送带，该慢速传送带的末端与快速传送带的前端重合；所述检测区位于该快速传送带装置上。优选的，所述物料检测装置包括高光谱相机、图像处理模块和分类处理模块；该高光谱相机位于所述检测区以采集所述图像和光谱信息；该图像处理模块与高光谱相机相连以进行图像处理；该分类处理模块与图像处理模块相连以处理获得材料种类。优选的，所述分拣装置包括四轴龙门架机器人，该四轴龙门架机器人与所述工控机相连并设有机械爪。优选的。所述机械爪为抓盘或夹具。优选的，所述四轴龙门架机器人还包括平动机构、旋转机构和控制器；该平动机构由电机控制沿X轴、Y轴、Z轴移动，该旋转机构由舵机控制旋转角度，该控制器与电机、舵机、所述机械爪相连。由上述对本技术的描述可知，与现有技术相比，本技术具有如下有益效果：1、本技术的系统，其通过物料输送装置输送物料，采用物料检测装置拍摄位于检测区的物流图片和高光谱信息，分别进行图像处理和分类算法处理获得几何特征和物料种类，将几何特征和物料种类对应，并反馈到工控机上控制分拣装置分拣样品，可实现将不同材料的物料分拣到不同的地方，整条生产线上无需人为干涉，效率高，准确性可靠。2、本技术可应用于在线检测建筑垃圾的轮廓和光谱信息，判断垃圾的位置和种类，根据不同种类的价值性，选择有价值的垃圾进行实时分类回收。附图说明图1为本技术方法流程图；图2为本技术结构图；图3为本技术模块图；其中：10、物料输送装置，11、慢速传送带，12、快速传送带，13、检测区，20、物料检测装置，21、高光谱相机，22、图像处理模块，23、分类处理模块，30、工控机，40、分拣装置，41、四轴龙门架机器人，42、机械爪，50、回收箱。具体实施方式以下通过具体实施方式对本技术作进一步的描述。参照图2、图3,一种建筑垃圾在线分拣系统，包括物料输送装置10、物料检测装置20、工控机30、分拣装置40和若干回收箱50等。该物料输送装置10采用多急变速的皮带传送系统，其包括慢速传送带11和快速传送带12，可将物料分散地运送至检测区13，避免物料堆积，能确保物料到达检测区13被检测时为单一物体。该慢速传送带11的末端与快速传送带12的前端重合，用于将物料分离并运输至快速传送带12，该快速传送带12用于拉开物料的间距并运输至检测区13，该检测区13位于快速传送带12上靠近慢速传送带11的位置。该若干回收箱50放置于快速传送带12两侧以供分类放置物料。该物料检测装置20包括高光谱相机21、图像处理模块22和分类处理模块23等。该高光谱相机21通过固定架固定于检测区13位置，用于拍摄位于检测区13内的物料的图片和光谱信息。该图像处理模块22与高光谱相机21相连对图片进行图像处理得到物料的几何特征，该分类处理模块23与高光谱相机21相连对光谱信息采用主成分分析算法和机器学习算法获得物料的材料种类。该工控机30与物料检测装置20相连以接收物料的几何特征和材料种类并结合运动控制算法产生分拣控制命令。分拣装置40包括四轴龙门架机器人41，四轴龙门架机器人41设有机械爪42，该机械爪42可以是抓盘或夹具等。该四轴龙门架机器人41还包括平动机构、旋转机构、控制器等，该平动机构由电机控制沿X轴、Y轴、Z轴移动，该旋转机构由舵机控制旋转角度，该控制器与电机、舵机、机械爪相连以接收分拣控制命令控制机械爪42动作将物料分拣至对应的回收箱50。参照图1，本技术的建筑垃圾在线分拣系统，其分拣方法包括如下步骤：1)通过物料输送装置10将物料分散地运送至检测区13，物料检测装置20的高光谱相机21拍摄物料的图片和光谱信息，分别送至图像处理模块22和分类处理模块23。2)图像处理模块22对图片进行滤波、二值化、边缘检测、轮廓提取及计算轮廓矩得到几何特征，包括物料的轮廓、质心和旋转角。3)分类处理模块23对光谱信息采用主成分分析算法得到特征波长，再结合机器学习算法获得物料的材料种类。该主成分分析算法具体包括如下：3A.1)将样本矩阵数据正态标准化得到矩阵A，并求矩阵A的相关系数矩阵R。该样本矩阵为M行，N列，M为所需识别的样本数目，N为高光谱相机21可采集的波段数。3A.2)用雅克比方法求相关系数矩阵R的特征值s；3A.3)根据特征值s求各个成分的贡献率，根据所需的阈值，当累计贡献率达到阈值，则取相应最大的几个贡献率的成分为主成分。3A.4)以波段为横坐标，作各主成分的载荷系数曲线；分析载荷系数曲线，各条曲线的波峰波谷处即为原始数据的区别点，取这些点即可区分原始数据，即为特征波长。该机器学习算法为基于极限学习机的机器学习算法：假设有K个训练样本，设置各层参数，包括输入层节点个数m(即为特征波长个数)，隐含层节点个数L(通过实验选择，取值越大，结果越准确，但是计算量越大，且值得增加量对计算结果的提高效果是递减的)，输出层节点个数n(即材料种类的分类数)。3B.1)随机生成隐含层输入权重W(m行L列的矩阵)，隐含层节点偏置b(L维的向量)。3B.2)设隐含层输出权重为β(L行n列的矩阵)，隐含层输出矩阵为H(K行L列),输出层输出结果为T(K行n列的矩阵，即对应K个训练样本对应的输出)。3B.3)求解神经网络的最小二乘范数解β^＝H+T，其中H+为H的广义逆，训练完成后输出β^，W以及b，当新的样本出现后，经过神经网络计算，将预测到样本输出。3B.4)由于初始W和b是随机设置的，导致样本输出不稳定，以输出误差作为适应度，使本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑垃圾在线分拣系统，其特征在于:包括物料输送装置、物料检测装置、工控机、分拣装置和若干回收箱；该物料输送装置用于将物料分散地运送至检测区；该物料检测装置采集检测区内物料的图片和光谱信息进行处理得到几何特征和材料种类并反馈至工控机；该工控机与分拣装置相连以根据几何特征和材料种类控制分拣装置动作将物料分拣至对应的回收箱。

【技术特征摘要】
1.一种建筑垃圾在线分拣系统，其特征在于:包括物料输送装置、物料检测装置、工控机、分拣装置和若干回收箱；该物料输送装置用于将物料分散地运送至检测区；该物料检测装置采集检测区内物料的图片和光谱信息进行处理得到几何特征和材料种类并反馈至工控机；该工控机与分拣装置相连以根据几何特征和材料种类控制分拣装置动作将物料分拣至对应的回收箱。2.如权利要求1所述的一种建筑垃圾在线分拣系统，其特征在于：所述物料输送装置包括慢速传送带和快速传送带，该慢速传送带的末端与快速传送带的前端重合；所述检测区位于该快速传送带装置上。3.如权利要求1所述的一种建筑垃圾在线分拣系统，其特征在于：所述物料检测装置包括高光谱相机、图像处理模块和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨建红，房怀英，肖文，范伟，黄文景，林伟端，庄江腾，库跃东，
申请(专利权)人：华侨大学，福建南方路面机械有限公司，
类型：新型
国别省市：福建,35