本發(fā)明涉及一種包括前置圖像處理模塊、中置反射式光譜模塊、后置透射式光譜模塊、智能氣動分選模塊的塑料分選系統(tǒng)，具體指一種具有前置圖像處理及反射式光譜單元的塑料垃圾近紅外智能分選系統(tǒng)（如圖1所示）。

近紅外塑料垃圾光譜分選是該類設(shè)備的常用技術(shù)，但目前該類設(shè)備在系統(tǒng)設(shè)計方面存在下面幾個方面的問題：

首先：一般只在塑料垃圾脫離輸送帶的飛行過程中進(jìn)行透射式近紅外光譜分析，其識別速度影響輸送帶速度從而影響分選系統(tǒng)整機(jī)效率；其次，不能感知塑料垃圾的形狀、質(zhì)量、質(zhì)心、軌跡等信息，因此不能依據(jù)這些信息實現(xiàn)智能氣動分選；第三，單一的透射式近紅外塑料垃圾光譜識別，由于受其表面污物等影響，有一定的錯誤識別，這將導(dǎo)致智能氣動分選系統(tǒng)產(chǎn)生誤動作。

鑒于上述原因，單一透射式識別存在以下不足：

a)沒有對塑料垃圾進(jìn)行橫向圖像處理，不能依據(jù)塑料垃圾的橫向姿態(tài)決定相鄰氣動單元的協(xié)同動作。

b)沒有對塑料垃圾進(jìn)行縱向圖像處理，導(dǎo)致不能建立光譜與各縱向相對位置分區(qū)的對應(yīng)關(guān)系。

c) 僅僅后置飛行中采用一種透射式近紅外光譜分選識別方式，決策依據(jù)單一，容易產(chǎn)生誤動作，系統(tǒng)決策魯棒性較差。

d) 系統(tǒng)生產(chǎn)率提高受到硬件速度的制約。

e) 系統(tǒng)抗光譜干擾能力較弱。

f) 系統(tǒng)光譜測量技術(shù)相對落后。

g) 系統(tǒng)不能依據(jù)塑料垃圾的質(zhì)量分布，質(zhì)心狀態(tài)產(chǎn)生智能氣動動作。

因此，設(shè)計一種具有前置圖像處理及反射式光譜單元的塑料垃圾近紅外智能分選系統(tǒng)，具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種具有前置圖像處理及反射式光譜單元的近紅外塑料垃圾識別系統(tǒng)；系統(tǒng)通過前置圖像處理技術(shù)識別塑料垃圾的多維信息；由于是前置式的，故可以有充分的處理時間，對塑料垃圾的大小、質(zhì)量、質(zhì)心、顏色、形狀等信息進(jìn)行采集，定義其所占縱向區(qū)域的軌跡位置信息與質(zhì)量分布狀態(tài)，為后續(xù)具有三個方向的智能氣動分選驅(qū)動裝置提供動作決策依據(jù)；通過前置反射式光譜分析，為后置透射式光譜識別提供融合數(shù)據(jù)；

本發(fā)明技術(shù)方案，一種具有前置圖像處理及反射式光譜單元的塑料垃圾近紅外智能分選系統(tǒng)：包括前置圖像處理系統(tǒng)（如圖2所示）、中置反射式光譜模塊（如圖3所示）、后置透射式光譜模塊（如圖4所示）、智能氣動分選模塊（如圖5所示）；前置圖像處理系統(tǒng)，標(biāo)注其橫向位置分割線（如圖7所示），標(biāo)注縱向相對區(qū)域特征值（如圖8所示），提供關(guān)聯(lián)決策信息；圖像處理系統(tǒng)采集色彩信息，與后續(xù)光譜信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)比對，自適應(yīng)學(xué)習(xí)，不斷的提高圖像信息與光譜信息的匹配度；圖像處理系統(tǒng)遇到標(biāo)簽、商標(biāo)與條碼時將增加圖像分割層次與區(qū)域，獨(dú)立識別，增加塑料垃圾的信息采集維度；前移圖像處理單元的位置，可使圖像處理單元與光譜單元處理速度匹配；圖像處理單元采用圖像分割技術(shù)，其攝像頭個數(shù)可與橫向軌道數(shù)不同；為提高邊緣清晰度，采用多攝像頭圖像合成技術(shù)；圖像處理系統(tǒng)將提供塑料垃圾瓶變形后的擬合先驗數(shù)據(jù)庫；中置反射式近紅外光譜探測裝置單元數(shù)與軌道數(shù)相同（如圖6所示）；反射式光譜探測單元（如圖3所示）將對傳輸帶背景光譜進(jìn)行差分運(yùn)算，以消除其影響；前置圖像處理單元與中置反射式光譜單元位置相對固定，在傳輸帶速度相對穩(wěn)定的前提下，反射式光譜單元將應(yīng)用前置圖像處理結(jié)果，有效區(qū)分標(biāo)簽、背景等干擾光譜；反射式光譜單元將采用光譜差分技術(shù)，抑制輸送帶背景光譜干擾；后置透射式光譜單元個數(shù)與軌導(dǎo)數(shù)相同，光源在下，探測器在上（如圖4所示）；塑料垃圾在離開輸送帶作拋物線飛行過程中進(jìn)行光譜識別；中置與后置光譜單元光源與探測器均設(shè)計有汽車雨刮式自動清潔裝置；相鄰氣動單元可以進(jìn)行智能聯(lián)動；對不同形狀與質(zhì)量分布狀態(tài)及位置信息的塑料垃圾采取不同的智能組合動作（如圖5所示）。

進(jìn)一步，對其形狀進(jìn)行圖像分割，定位其橫向軌道信息。

進(jìn)一步，可依據(jù)傳送帶的速度來設(shè)計前置圖像處理單元的位置，以使圖像處理速度具有實時性。

進(jìn)一步，可依據(jù)傳送帶的速度來設(shè)計反射式近紅外光譜分析裝置的位置。

進(jìn)一步，軌導(dǎo)數(shù)與光譜單元及氣動單元個數(shù)相同。

進(jìn)一步，圖像處理信息、反射光譜、透射光譜同步輸入測控平臺，進(jìn)行算法融合，做出關(guān)聯(lián)加權(quán)決策，產(chǎn)生分選動作。

進(jìn)一步，塑料垃圾上的色彩、標(biāo)簽、條碼、形狀等信息進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，預(yù)測其組分，驗證其光譜。

進(jìn)一步，圖像處理信息與光譜信息，反射式光譜信息與透射式光譜信息不斷進(jìn)行基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)模式的漸進(jìn)式自適應(yīng)學(xué)習(xí)，其實時性與匹配度將不斷增加，從而可不斷修正關(guān)聯(lián)加權(quán)決策系數(shù)。

本發(fā)明的有益效果：

透射式光譜測量時，是用不同塑料的吸收峰來決定塑料的型號，依據(jù)塑料垃圾的性質(zhì)，當(dāng)其表面有其它附著物時，吸收峰會發(fā)生位移，容易產(chǎn)生誤判。

現(xiàn)在通過前置圖像處理單元、中置反射式光譜分析、后置透射式光譜分析，

產(chǎn)生關(guān)聯(lián)加權(quán)決策，提高決策可靠性。

同時圖像處理單元光譜單元將啟動自適應(yīng)學(xué)習(xí)模式，不斷提高三種測量方式的匹配度，不斷修正加權(quán)決策系數(shù)，將單一決策模式逐步過渡到多信息決策模式，增加抗干擾能力，提高分選精度。

此系統(tǒng)設(shè)計方案可使分選精度大幅度提高，可以實現(xiàn)塑料垃圾不需要粉碎、清洗的高分辯率分選。

附圖說明

圖1 系統(tǒng)整體示意圖。

圖2 前置圖像處理系統(tǒng)示意圖。

圖3前置反射式近紅外光譜示意圖。

圖4后置透射式近紅外光譜示意圖。

圖5智能氣動單元示意圖。

圖6軌道、光譜單元、氣動單元對應(yīng)關(guān)系示意圖。

圖7軌道識別示意圖。

圖8縱向相對區(qū)域特征值示意圖。

圖9智能氣動單元控制示意圖。

具體實施方案：

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明具體方案做詳細(xì)說明。

本發(fā)明所述一種具有前置圖像處理及反射式光譜單元的塑料垃圾近紅外智能分選系統(tǒng)，系統(tǒng)包含前置圖像處理系統(tǒng)，中置反射式光譜處理單元，后置透射式光譜處理單元，智能氣動處理單元，傳送系統(tǒng)等技術(shù)。

前置圖像處理技術(shù)

采用實時圖像分割技術(shù)，獲得塑料垃圾的形狀包絡(luò)線，獲得其所占橫向軌導(dǎo)信息（如圖7所示）和縱向相對區(qū)域特征值（如圖8所示），縱向區(qū)域特征將包括寬度、色彩、光譜、位置等關(guān)聯(lián)信息；建立矢量模型，以便提高處理速度；如遇到商標(biāo)與條碼信息，則對相關(guān)區(qū)域進(jìn)一步分割識別，如能有效識別商標(biāo)圖案或條碼，則進(jìn)行信息登記；為攝像頭提供高亮度照明系統(tǒng)，以使系統(tǒng)在不同的工作環(huán)境中都能獲得高清晰度的圖像；采用高速攝像系統(tǒng)；構(gòu)建塑料瓶擠壓后的基本形變狀態(tài)，為圖像分割與擬合提供先驗數(shù)據(jù)庫；為快速進(jìn)行圖像分割采用硬件與軟件異構(gòu)體系方法；采用新一代集成了CPU或DSP內(nèi)核的FPGA，豐富的板級資源可以滿足圖像的高速預(yù)處理需求；在所選FPGA上進(jìn)行軟、硬件協(xié)同設(shè)計，圖像分割與處理利用FPGA并行處理和計算能力；采用乒乓結(jié)構(gòu)SDRAM用來存儲圖像數(shù)據(jù)，同時有兩個存儲區(qū)，一個區(qū)采集一幀圖像，另一幀存儲區(qū)進(jìn)行圖像分割處理，交疊進(jìn)行，加倍地提高圖像分割與處理速度；先驗?zāi)Ｐ蛿?shù)據(jù)提前導(dǎo)入靜態(tài)存儲區(qū)，模型數(shù)據(jù)采用矢量數(shù)據(jù)模型以提高速度，縮小先驗數(shù)據(jù)庫，減少比對次數(shù)，實現(xiàn)圖像處理技術(shù)的實時性；處理后獲得的圖像信息傳送到控制平臺。

近紅外光譜成像技術(shù)

采用LED光源及固定光路陣列檢測器構(gòu)建其光譜成像系統(tǒng)；采用后分光方式，即光源發(fā)出的光無論是反射系統(tǒng)還是透射系統(tǒng)首先經(jīng)過樣品，再由光柵分光，光柵不需要轉(zhuǎn)動，經(jīng)過色散后的光聚焦在陣列檢測器的焦面上同時被檢測；分光系統(tǒng)中無可移動光學(xué)部件，結(jié)構(gòu)簡單，成本低，長期穩(wěn)定性和抗干擾性能好，且掃描速度快；多單元體系結(jié)構(gòu)性價比高。

反射式光譜分析技術(shù)

機(jī)器啟動時，先進(jìn)行初始化運(yùn)行，對傳送帶進(jìn)行背景光譜測量（如圖3所示），校正影響光譜成像的濕度、溫度、壓力等環(huán)境參數(shù)；采用差分光譜分析方法，減少或消除塑料上的附著物等對反射光譜的影響；依據(jù)相對區(qū)域特征值進(jìn)行關(guān)聯(lián)運(yùn)算，區(qū)分商標(biāo)與條碼、瓶蓋等區(qū)域光譜特征。

透射式光譜分析技術(shù)

透射式光譜成像在塑料瓶離開輸送帶作飛行時完成，此飛行過程時間短（如圖4所示），因此必須快速成像并提交給控制平臺完成信息融合，形成氣動動作決策信號，快速光譜圖成像后處理的軟硬件技術(shù)與快速圖像成像處理技術(shù)類似。采用差分光譜分析方法，減少或消除塑料上的附著物等對透射光譜的影響。

關(guān)聯(lián)加權(quán)決策技術(shù)

將已知權(quán)重的一般線性加權(quán)法和未知權(quán)重關(guān)聯(lián)系數(shù)法融合，構(gòu)成偏差最小化的優(yōu)化模型；用線性加權(quán)求出的決策值，在采用各方案對理想方案關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上，建立綜合優(yōu)化決策模型；使得決策結(jié)果對所有指標(biāo)而言，各方案決策值距線性加權(quán)法的決策值最小，同時使之與理想方案的關(guān)聯(lián)度的偏差也最小。

智能氣動單元技術(shù)

采用具有集成微處理器，內(nèi)置可編程探制器的閥島技術(shù)（如圖9所示）；以閥島與現(xiàn)場總線技術(shù)相結(jié)合構(gòu)建智能氣動單元；閥島統(tǒng)一進(jìn)氣源，分別進(jìn)行噴氣控制，常態(tài)為關(guān)閉狀態(tài)；本方案采用每個子單元具有三個氣動閥的閥島，子閥島個數(shù)與軌導(dǎo)數(shù)和光電單元個數(shù)相同；現(xiàn)場總線控制技術(shù)所示控制平臺，具有標(biāo)準(zhǔn)的輸出插頭，可直接與閥島對接，用于對閥島的直接控制；標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)場總線與控制平臺相聯(lián)，為了使主機(jī)能區(qū)分每一個前置處理器，每個閥島中的每個氣動閥設(shè)計地址，按一點(diǎn)多址方式實現(xiàn)對每個閥門的控制。

圖像處理與光譜關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)技術(shù)

依據(jù)傳送帶的速度以及攝像系統(tǒng)、反射光譜單元、透射光譜單元的位置，通過固定時序關(guān)聯(lián)，構(gòu)造按時間先后順序排列的數(shù)據(jù)集，構(gòu)建圖像特征與反射光譜圖特征與透射光譜圖特征之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，處理不同屬性所構(gòu)成的組合，計算相關(guān)的支持與置信度，并通過最小支持度和最小置信度進(jìn)行過濾，最后得到具有固定時序性質(zhì)的關(guān)聯(lián)規(guī)則；隨著數(shù)據(jù)集的增加，不斷調(diào)整加權(quán)支持率，加權(quán)可信度，形成基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)模式的自適應(yīng)關(guān)聯(lián)學(xué)習(xí)技術(shù)，穩(wěn)定與修正固定時序關(guān)聯(lián)規(guī)則，為關(guān)聯(lián)加權(quán)決策技術(shù)提供數(shù)據(jù)支撐。