一种多维度的振动筛选方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种多维度的振动筛选方法及系统，涉及振动筛选技术领域，包括：对待筛分垃圾进行图像采集，获得目标图像集，交互获得目标来源信息，确定目标组分信息，包括M种目标垃圾组分，预设多维度采集特征，进行多维度特征提取分析，确定目标粒度分布特征，生成串联振动筛控制参数，包括振动筛调用层级和调用层级筛分参数，激活串联振动筛系统，进行串联振动筛系统的控制参数调整，获得目标筛分系统，进行待筛分垃圾的自动化筛分。本发明专利技术解决了传统的振动筛选方法只考虑了单一的粒度尺寸特征，使得筛分过程无法充分捕捉到目标垃圾组分的粒度分布信息，导致存在垃圾筛分精度、筛分效率以及筛分成本无法保障的技术问题。效率以及筛分成本无法保障的技术问题。效率以及筛分成本无法保障的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种多维度的振动筛选方法及系统


[0001]本专利技术涉及振动筛选
，具体涉及一种多维度的振动筛选方法及系统。

技术介绍

[0002]振动筛是一种常用的固体物料分离设备，广泛应用于多种行业，随着工业生产的快速发展，对物料的筛分要求越来越高，传统的筛分方式难以满足需求，振动筛以其高效、节能、环保等优点成为了理想的筛分设备，同时，随着科技进步和自动化水平提高，对于振动筛的性能要求也在不断升级。
[0003]而现今常用的振动筛选方法还存在着一定的弊端，传统的振动筛选方法可能只考虑了单一的粒度尺寸特征，而忽略了不同粒度尺寸之间的分布特征。这使得筛分过程无法充分捕捉到目标垃圾组分的粒度分布信息；并且在自动化筛分中，由于物料特性变化、设备磨损或操作参数设置等因素，筛分结果的稳定性往往难以保证，这导致了筛分过程的不稳定性和筛分结果的波动。因此，对于振动筛选方法还存在着一定的可提升空间。

技术实现思路

[0004]本申请通过提供了一种多维度的振动筛选方法及系统，旨在解决传统的振动筛选方法只考虑了单一的粒度尺寸特征，使得筛分过程无法充分捕捉到目标垃圾组分的粒度分布信息，并且筛分过程的存在不稳定性，导致存在垃圾筛分精度、筛分效率以及筛分成本无法保障的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种多维度的振动筛选方法及系统。
[0006]本申请公开的第一个方面，提供了一种多维度的振动筛选方法，所述方法包括：对待筛分垃圾进行图像采集，获得目标图像集；交互获得所述待筛分垃圾的目标来源信息，并根据所述目标来源信息确定所述待筛分垃圾的目标组分信息，其中，所述目标组分信息包括M种目标垃圾组分，M为正整数；根据所述目标组分信息预设多维度采集特征；基于所述多维度采集特征对所述目标图像集进行多维度特征提取分析，确定目标粒度分布特征；通过所述目标粒度分布特征生成串联振动筛控制参数，其中，所述串联振动筛控制参数包括振动筛调用层级和调用层级筛分参数；基于所述振动筛调用层级激活串联振动筛系统；参考所述调用层级筛分参数进行所述串联振动筛系统的控制参数调整，获得目标筛分系统，运行所述目标筛分系统进行所述待筛分垃圾的自动化筛分。
[0007]本申请公开的另一个方面，提供了一种多维度的振动筛选系统，所述系统用于上述方法，所述系统包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于对待筛分垃圾进行图像采集，获得目标图像集；来源信息获取模块，所述来源信息获取模块用于交互获得所述待筛分垃圾的目标来源信息，并根据所述目标来源信息确定所述待筛分垃圾的目标组分信息，其中，所述目标组分信息包括M种目标垃圾组分，M为正整数；采集特征获取模块，所述采集特征获取模块用于根据所述目标组分信息预设多维度采集特征；特征提取分析模块，所述特征提取分析模块用于基于所述多维度采集特征对所述目标图像集进行多维度特征提取分
析，确定目标粒度分布特征；控制参数生成模块，所述控制参数生成模块用于通过所述目标粒度分布特征生成串联振动筛控制参数，其中，所述串联振动筛控制参数包括振动筛调用层级和调用层级筛分参数；系统激活模块，所述系统激活模块用于基于所述振动筛调用层级激活串联振动筛系统；控制参数调整模块，所述控制参数调整模块用于参考所述调用层级筛分参数进行所述串联振动筛系统的控制参数调整，获得目标筛分系统，运行所述目标筛分系统进行所述待筛分垃圾的自动化筛分。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]通过提取并利用目标粒度分布特征，可以获得更全面的粒度尺寸特征均值，并将其映射到对应的目标垃圾组分，这样，能够更准确地描述和控制筛分过程中各个组分的尺寸特征；通过周期性监测和分析历史筛分数据集，可以获得自动化筛分的稳定性指数，基于该指数，能够判断筛分过程的稳定性是否满足要求，并生成筛分参数调整指令进行自适应调节，这样，能够及时纠正不稳定的筛分过程，提高自动化筛分的稳定性和一致性。综上所述，该多维度的振动筛选方法在粒度分布特征提取和自动化筛分稳定性方面取得了技术效果，提高了筛分过程的准确性、稳定性和可靠性，进而在提高垃圾筛选分类的精度的同时，间接实现提高垃圾回收有效性。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]图1为本申请实施例提供了一种多维度的振动筛选方法流程示意图；
[0012]图2为本申请实施例提供了一种多维度的振动筛选系统结构示意图。
[0013]附图标记说明：图像采集模块10，来源信息获取模块20，采集特征获取模块30，特征提取分析模块40，控制参数生成模块50，系统激活模块60，控制参数调整模块70。
具体实施方式
[0014]本申请实施例通过提供一种多维度的振动筛选方法，解决了传统的振动筛选方法只考虑了单一的粒度尺寸特征，使得筛分过程无法充分捕捉到目标垃圾组分的粒度分布信息，并且筛分过程的存在不稳定性，导致存在垃圾筛分精度、筛分效率以及筛分成本无法保障的技术问题，实现了获得更全面的粒度尺寸特征均值，进而平衡垃圾筛分精度、筛分效率以及筛分成本，达到在提高垃圾筛选分类的精度的同时，间接实现提高垃圾回收有效性的技术效果。
[0015]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0016]实施例一
[0017]如图1所示，本申请实施例提供了一种多维度的振动筛选方法，所述方法包括：
[0018]步骤S100：对待筛分垃圾进行图像采集，获得目标图像集；
[0019]选择适当的图像采集设备，例如摄像头或者图像传感器，将待筛分垃圾置于适当的位置，使其可以被图像采集设备完整地拍摄到，使用图像采集设备对待筛分垃圾进行拍
摄或者扫描，获取一系列目标图像，将图像进行整合获取目标图像集。
[0020]步骤S200：交互获得所述待筛分垃圾的目标来源信息，并根据所述目标来源信息确定所述待筛分垃圾的目标组分信息，其中，所述目标组分信息包括M种目标垃圾组分，M为正整数；
[0021]与系统进行交互，通过提问、选择或输入等方式获取待筛分垃圾的目标来源信息，包括物品的产地、生产商、供应商、分类信息等。根据所获得的目标来源信息，通过数据查询、匹配或者关联规则等方法，确定待筛分垃圾的目标组分信息，目标组分信息指该垃圾中存在的不同种类或成分的垃圾组分，例如，若目标来源信息为食品包装垃圾，目标组分信息可能包括塑料、纸张、金属等多种组分。根据确定的目标组分信息，计算得到目标组分的数量M，M表示垃圾中存在的不同种类或成分的目标垃圾组分的数目，是一个正整数。
[0022]步骤S300：根据所述目标组分信息预设多维度采集特征；
[0023]进一步而言，步骤S300：根据所述目标组分信息预设多维度采集特征，还包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多维度的振动筛选方法，其特征在于，所述方法包括：对待筛分垃圾进行图像采集，获得目标图像集；交互获得所述待筛分垃圾的目标来源信息，并根据所述目标来源信息确定所述待筛分垃圾的目标组分信息，其中，所述目标组分信息包括M种目标垃圾组分，M为正整数；根据所述目标组分信息预设多维度采集特征；基于所述多维度采集特征对所述目标图像集进行多维度特征提取分析，确定目标粒度分布特征；通过所述目标粒度分布特征生成串联振动筛控制参数，其中，所述串联振动筛控制参数包括振动筛调用层级和调用层级筛分参数；基于所述振动筛调用层级激活串联振动筛系统；参考所述调用层级筛分参数进行所述串联振动筛系统的控制参数调整，获得目标筛分系统，运行所述目标筛分系统进行所述待筛分垃圾的自动化筛分。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述目标粒度分布特征生成串联振动筛控制参数，之前，所述方法还包括：根据所述目标组分信息确定目标属性信息，其中，所述目标属性信息和所述目标组分信息具有一一映射关系；交互湿度采集装置确定所述待筛分垃圾的目标湿度指数；基于所述目标湿度指数和所述目标属性信息进行组分粘连拟合，确定组分粘连系数；预设组分粘连阈值，并判断所述组分粘连系数是否满足所述组分粘连阈值；若所述组分粘连系数不满足所述组分粘连阈值，则生成垃圾除湿指令进行所述待筛分垃圾的除湿预处理。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标组分信息预设多维度采集特征，所述方法还包括：对除湿预处理后的所述待筛分垃圾进行湿度采集，获得优化湿度指数；根据所述目标组分信息和所述优化湿度指数拟合确定目标颜色特征集；基于所述目标组分信息确定目标纹理特征集和目标形状特征集；所述目标颜色特征集、所述目标纹理特征集和所述目标形状特征集构成所述多维度采集特征。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述多维度采集特征对所述目标图像集进行多维度特征提取分析，确定目标粒度分布特征，所述方法还包括：预设区块划分阈值，并基于区块划分阈值对所述待筛分垃圾进行区块划分，获得目标区块集合，其中，所述目标区块集合中包括K个目标区块，K为正整数；对所述目标区块集合进行图像采集，获得所述目标图像集，其中，所述目标图像集中包括K个目标图像，所述K个目标图像与所述K个目标区块存在映射关系；基于所述多维度采集特征遍历所述目标图像集，获得K组区块粒度分布特征；对所述K组区块粒度分布特征进行均值计算，生成所述目标粒度分布特征。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述多维度采集特征遍历所述目标图像集，获得K组区块粒度分布特征，所述方法还包括：基于所述目标图像集提取获得第一目标图像；
采用所述目标形状特征集遍历所述第一目标图像，获得第一区块粒度区间集合；采用所述目标纹理特征集遍历所述第一目标图像，获得第一区块粒度阈值集合；基于所述第一区块粒度阈值集合验证所述第一区块粒度区间集合，获得第一区块粒度尺寸特征；采用所述目标颜色特征集遍历所述第一目标图像，获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：符保山，施瞿，梁家伟，
申请(专利权)人：江苏秦郡机械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：