一种基于AI算法分析的垃圾分类处理识别方法与流程

一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法
技术领域
1.本发明属于垃圾分类识别技术领域，尤其涉及一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法。


背景技术：

2.垃圾分类处理是众多发达国家对于垃圾处理最根本也是最有效的方式，鼓励民众做好垃圾分类是对垃圾预先处理的有效途径，垃圾分类的习惯很多从学前教育开始。
3.在进行垃圾分类处理之前，需要采用相应的识别方法对垃圾的种类进行识别，以保障后续分类处理的顺利进行，而目前对于垃圾的分类处理，通常是采用人工分类的方式进行，这种方式需要消耗大量人力，极大的增加了工人的劳动强度，并且分类容易出错，效率低下。


技术实现要素：

4.本发明克服了现有技术的不足，提供一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，以解决现有技术中存在的问题。
5.为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，采用垃圾分类系统对垃圾进行分类识别，所述垃圾分类系统包括
6.容纳模块，所述容纳模块采用输送线体对待分类的垃圾容纳并进行稳定输送；
7.识别模块，所述识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照，并进行ai算法处理，以获取垃圾的识别点位；
8.分类模块，所述分类模块根据垃圾的识别点位，采用机械手将位于输送线体上的垃圾移送至容纳箱内；
9.所述处理识别方法包括以下步骤：
10.s1、将待分类的垃圾放入输送线体上，进行稳定传输；
11.s2、识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照处理，根据ai算法，获取垃圾的识别点位；
12.s3、根据获取的垃圾识别点位，将位于输送线体上的垃圾移送至相应容纳箱内，完成分类处理。
13.本发明一个较佳实施例中，所述输送线体为皮带输送线，所述输送线体上设有缓存模块。
14.本发明一个较佳实施例中，所述缓存模块对位于输送线体上的垃圾进行缓存，所述缓存模块与所述识别模块位置对应。
15.本发明一个较佳实施例中，所述缓存模块数量为至少三组，依次对不同类型的垃圾进行缓存。
16.本发明一个较佳实施例中，所述识别模块采用ai相机拍摄得到垃圾图像，由ai算法对垃圾图像进行处理，获得识别点位。
17.本发明一个较佳实施例中，所述识别点位包括第一点位与第二点位，所述第一点位为垃圾的中心点，所述第二点位为垃圾的边缘识别点。
18.本发明一个较佳实施例中，所述容纳箱的数量为至少三个，且沿所述输送线体长度方向间隔设置。
19.本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：
20.本发明采用了一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，能够基于ai算法对垃圾的类型进行快速分类处理，无需人工操作，极大的降低了工人的劳动强度，减少人力消耗的成本，并且还能够对垃圾进行精确分类，提高分类效率。
附图说明
21.下面结合附图和实施例对本发明进一步说明；
22.图1为本发明优选实施例的流程图；
具体实施方式
23.以下将以图式揭露本发明的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说，在本发明的部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。此外，为简化图式起见，一些习知惯用的结构与组件在图式中将以简单的示意的方式绘示之。
24.另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本发明，其仅仅是为了区别以相同技术用语描述的组件或操作而已，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
25.如图1所示，本实施例提供了一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，该方法采用垃圾分类系统对垃圾进行分类识别，能够基于ai算法对垃圾的类型进行快速分类处理，无需人工操作，极大的降低了工人的劳动强度，减少人力消耗的成本，并且还能够对垃圾进行精确分类，提高分类效率。
26.其中：垃圾分类系统包括容纳模块、识别模块以及分类模块，容纳模块采用输送线体对待分类的垃圾容纳并进行稳定输送，将待分类的垃圾放入输送线体上，进行稳定传输，而识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照，并进行ai算法处理，以获取垃圾的识别点位，识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照处理，根据ai算法，获取垃圾的识别点位，分类模块根据垃圾的识别点位，采用机械手将位于输送线体上的垃圾移送至容纳箱内，根据获取的垃圾识别点位，将位于输送线体上的垃圾移送至相应容纳箱内，完成分类处理。
27.在本实施例中，输送线体为皮带输送线，输送线体上设有缓存模块，缓存模块对位于输送线体上的垃圾进行缓存，缓存模块与识别模块位置对应，缓存模块数量为至少三组，依次对不同类型的垃圾进行缓存，缓存之后，便于对垃圾进行有效快速的识别处理。
28.本实施例的垃圾分类系统在实际使用时，识别模块采用ai相机拍摄得到垃圾图
像，由ai算法对垃圾图像进行处理，获得识别点位，识别点位包括第一点位与第二点位，第一点位为垃圾的中心点，第二点位为垃圾的边缘识别点，通过对第一点位与第二点位的有效识别，得到处理结果。
29.在本实施例中，容纳箱的数量为至少三个，且沿输送线体长度方向间隔设置。
30.本实施例的垃圾分类系统采用了基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，能够基于ai算法对垃圾的类型进行快速分类处理，无需人工操作，极大的降低了工人的劳动强度，减少人力消耗的成本，并且还能够对垃圾进行精确分类，提高分类效率。
31.虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统或设备等均是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种阶段。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合。可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术的发展许多元素仅是示例而不限制本公开或权利要求的范围。
32.在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路、过程、算法、结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。
33.此外，尽管每个操作可以将操作描述为顺序过程，但是许多操作可以并行或同时执行。另外，可以重新排列操作的顺序。一个过程可能有其他步骤。此外，可以通过硬件、软件、固件、中间件、代码、硬件描述语言或其任何组合来实现方法的示例。当在软件、固件、中间件或代码中实现时，用于执行必要任务的程序代码或代码段可以存储在诸如存储介质的非暂时性计算机可读介质中，并通过处理器执行所描述的任务。
34.综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，权利要求(包括所有等同物)旨在限定本发明的精神和范围。以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

技术特征：
1.一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，采用垃圾分类系统对垃圾进行分类识别，所述垃圾分类系统包括容纳模块，所述容纳模块采用输送线体对待分类的垃圾容纳并进行稳定输送；识别模块，所述识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照，并进行ai算法处理，以获取垃圾的识别点位；分类模块，所述分类模块根据垃圾的识别点位，采用机械手将位于输送线体上的垃圾移送至容纳箱内；所述处理识别方法包括以下步骤：s1、将待分类的垃圾放入输送线体上，进行稳定传输；s2、识别模块采用ai相机对待分类的垃圾进行拍照处理，根据ai算法，获取垃圾的识别点位；s3、根据获取的垃圾识别点位，将位于输送线体上的垃圾移送至相应容纳箱内，完成分类处理。2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述输送线体为皮带输送线，所述输送线体上设有缓存模块。3.根据权利要求2所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述缓存模块对位于输送线体上的垃圾进行缓存，所述缓存模块与所述识别模块位置对应。4.根据权利要求2所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述缓存模块数量为至少三组，依次对不同类型的垃圾进行缓存。5.根据权利要求1所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述识别模块采用ai相机拍摄得到垃圾图像，由ai算法对垃圾图像进行处理，获得识别点位。6.根据权利要求1或5所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述识别点位包括第一点位与第二点位，所述第一点位为垃圾的中心点，所述第二点位为垃圾的边缘识别点。7.根据权利要求1所述的一种基于ai算法分析的垃圾分类处理识别方法，其特征在于，所述容纳箱的数量为至少三个，且沿所述输送线体长度方向间隔设置。

技术总结
本发明公开了一种基于AI算法分析的垃圾分类处理识别方法，属于垃圾分类识别技术领域，包括容纳模块，所述容纳模块采用输送线体对待分类的垃圾容纳并进行稳定输送；识别模块，所述识别模块采用AI相机对待分类的垃圾进行拍照，并进行AI算法处理，以获取垃圾的识别点位；分类模块，所述分类模块根据垃圾的识别点位，采用机械手将位于输送线体上的垃圾移送至容纳箱内，本发明采用了一种基于AI算法分析的垃圾分类处理识别方法，能够基于AI算法对垃圾的类型进行快速分类处理，无需人工操作，极大的降低了工人的劳动强度，减少人力消耗的成本，并且还能够对垃圾进行精确分类，提高分类效率。效率。效率。


技术研发人员：李坦 李璐
受保护的技术使用者：苏州蔚智视芯信息科技有限公司
技术研发日：2023.08.03
技术公布日：2023/10/11