一种基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统的制作方法

本发明涉及块状固体建筑垃圾分拣技术，更具体地说，涉及一种基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统。

背景技术：

建筑垃圾是指在建设过程中或旧建筑物维修和拆除过程中产生的固体废弃物，包括泥土、石块、混凝土块、碎砖、木料、金属、管道及电器等废料。建筑垃圾被认为是放错地方的资源，占90％以上的石块、混凝土块、碎砖，具有稳定的物理和化学性质，具有高度的可回收性和循环性。武汉理工大学马宝国教授研究证明固体建筑垃圾粉末中二氧化硅、氧化钙(氢氧化钙、水化硅酸钙、水化铝酸钙、碎石中的碳酸钙或者钙长石等)等主要成分含量分别为52.4％和20.48％，此外还有三氧化二铝、三氧化二铁、氧化镁等化学成分。建筑垃圾各物质的化学成分各不相同，而且物理性能也不一样，这些物理特性包括比表面积、标准稠度、相对密度等。

随着我国城市建设的发展，建筑垃圾处理已经形成严峻的环境难题。目前我国建筑垃圾资源化利用水平较低，对建筑垃圾的再利用局限于简单处理，从而造成资源浪费、土壤和地下水污染等环境问题，大力推行建筑垃圾资源化利用是我国可持续发展的必然选择。

欧美发达国家在生活和工业垃圾分拣技术方面已有长期经验和技术储备(包括颜色识别、红外光谱、可见光谱、电磁传感器、x射线透射和x射线荧光等)。由于国内外建筑垃圾特点差别相差比较大，国外同类设备在分拣要求方面和国内也有所不同，其主要的产品是针对生活和工业垃圾回收。其中，德国陶朗(titech)是欧美国家主流的垃圾分拣设备厂商，具有丰富的经验和技术储备，开发实现了一系列生活和工业垃圾的分拣。德国kleemann(克林曼)的移动式破碎机和筛分机可应用于废弃混凝土固体垃圾的回收再用，能将混凝土、砖、石材等块状建筑固体垃圾加工成能够回收骨料，并从钢筋混凝土中回收废旧钢筋。

我国建筑垃圾资源化水平较低，对建筑垃圾的利用大部分局限于简单处理，未开展深入工作。近几年国内对建筑垃圾进行合理的资源化利用越来越重视，越来越多的装备制造企业投入到建筑垃圾分拣设备的开发和生产中，典型的有上海山美重型矿山机械有限公司(简称“山美矿机”，引进德国哈兹马克公司建筑废弃物综合利用成套设备)、福建南方路面机械有限公司、福建群峰智能机械股份有限公司、河南黎明重工科技股份有限公司、北京山德技术(包括其控股的郑州一帆机械设备有限公司)和上海中博重工机械有限公司等。

然而，我国建筑垃圾资源化利用缺乏全面的应用技术与工业化示范的研究，特别是缺少建筑垃圾处置工艺与装备的适用性研发与设计。新技术的应用有限，即使一些市场较成熟的检测技术也没得到应用，如在食品行业应用的激光分选技术等。

目前通用的分选方法有风选、电磁分选、振动筛分选、可燃物回旋式分选、比重差分分选、不燃物精细分选等。不同类型物质分类越好，回收价值越高。现有的国产建筑垃圾分拣设备存在分离不同材质物质难度大等问题，尤其是相近比重的不同物质难度大成本高等技术问题(典型地,混凝土的比重是1.6，而烧结砖块的比重1.3，混凝土和砖块比重相近)。实现建筑垃圾的精细分拣比较困难且成本比较高，其中如何从沙石骨料中有效分离出砖块和混凝土块等不同物质是提高资源再利用品质需要解决的一个关键技术难点。并且建筑垃圾废弃物经过多个机械阶段通常需要调整颗粒大小变得均匀后才能实现有效分拣，通过破碎机或粉碎机来实现，消耗大量能源。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种可以替代垃圾分类最后阶段的人工分拣，还可以直接分拣废物从而省略初始消耗能源的用来调整粒径大小的破碎步骤(无损回收)的基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统。

本发明的技术方案如下：

一种基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统，传感器检测识别机构、控制系统、工业机器人分拣机构；

传感器检测识别机构包括传送带、具有多种检测功能的传感器阵列；工业机器人分拣机构包括多个工业机器人、多个分拣箱；控制系统分别连接传感器阵列、工业机器人，分析传感器阵列采集的信息，控制工业机器人将不同类型的块状固体建筑垃圾分拣至对应的分拣箱内。

作为优选，沿传送带的传输方向，传感器阵列设置在工业机器人之前，块状固体建筑垃圾随着传送带的传输，先通过传感器阵列进行检测识别；块状固体建筑垃圾在传送带上传输至工业机器人的抓取工作区域，工业机器人根据控制系统的指令，对块状固体建筑垃圾进行分拣。

作为优选，传感器阵列包括近红外光谱检测子模块、x射线检测子模块和通用物理特性检测子模块，近红外光谱检测子模块的发射器和接收器分别固定安装在传送带的上方和下方，x射线检测子模块的发射器和接收器分别固定安装在传送带的上方和下方，通用物理特性检测子模块固定安装在传送带的上方或下方。

作为优选，近红外光谱检测子模块、x射线检测子模块和通用物理特性检测子模块的探测范围均覆盖传送带的整个宽度方向。

作为优选，通用物理特性检测子模块包括视觉图像传感器、光电传感器、微波传感器、超声波传感器或电磁传感器中的一个或多个。

作为优选，使用视觉图像传感器拍摄块状固体建筑垃圾，不同类型的块状固体建筑垃圾以不同颜色表示，控制系统根据颜色，控制工业机器人抓取，并放至对应的分拣箱。

作为优选，控制系统包括信号处理系统，执行传感器融合和机器学习算法，通过采集典型样本使工业机器人学习需要抓取的对象类型，并且控制工业机器人将不同类型的块状固体建筑垃圾抓取到对应的分拣箱里。

作为优选，控制系统对工业机器人的控制包括确定xyz坐标、旋转、抓取、放开。

作为优选，工业机器人与分拣箱分别设置在传送带的两侧，工业机器人的机械手臂上装有夹具，通过夹具抓取传送带上的块状固体建筑垃圾，控制机械手臂的移动，将块状固体建筑垃圾移动到分拣箱上方，控制夹具放开，分拣的块状固体建筑垃圾落入分拣箱。

作为优选，传送带的入料位置设置有物料松散装置，将块状固体建筑垃圾分开足够的间距，使块状固体建筑垃圾不发生重叠。

本发明的有益效果如下：

本发明所述的基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统，传感器检测识别机构包括传送带、具有多种检测功能的传感器阵列；工业机器人分拣机构包括多个工业机器人、多个分拣箱；控制系统分别连接传感器阵列、工业机器人，传感器阵列实时检测，控制系统分析传感器阵列采集的信息，控制工业机器人将不同类型的块状固体建筑垃圾分拣至对应的分拣箱内。工业机器人的机械手臂上装有夹具，通过夹具抓取输送带上的块状固体建筑垃圾，通过机械手臂的移动将块状固体建筑垃圾移动到分拣箱上方，夹具放开，分拣的块状固体建筑垃圾落入到分拣箱里面，从而实现块状固体建筑垃圾的有效分拣。

与现有设备相比，本发明可使块状固体建筑垃圾不经过破碎，即可直接进行分拣，节省能源消耗、提高性价比和代替人工对较重和有毒害的物质进行分拣。

附图说明

图1是本发明的结构示意图(控制系统末示出)；

图2是本发明实成分拣的流程图；

图中：10是传送带，11是传感器阵列，20是工业机器人，21是机械手臂，22是夹具，23是分拣箱。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。

本发明为了解决现有技术存在的需要预处理才能进行分拣，造成消耗增加，效率较低等不足，提供一种基于多种检测方式的块状固体建筑垃圾分拣系统，如图1、图2所示，传感器检测识别机构、控制系统、工业机器人分拣机构；

传感器检测识别机构包括传送带10、具有多种检测功能的传感器阵列11；经预分选处理过的块状固体建筑垃圾分散分布于传送带10上，通过传送带10匀速传送。本发明中，传感器阵列11包括近红外光谱检测子模块、x射线检测子模块和通用物理特性检测子模块，近红外光谱检测子模块的发射器和接收器分别固定安装在传送带10的上方和下方，x射线检测子模块的发射器和接收器分别固定安装在传送带10的上方和下方，通用物理特性检测子模块固定安装在传送带10的上方或下方。以传送带10传送块状固体建筑垃圾的这一段为工作段，近红外光谱检测子模块、x射线检测子模块和通用物理特性检测子模块均设置在工作段的长度范围内。近红外光谱检测子模块、x射线检测子模块和通用物理特性检测子模块的探测范围均覆盖传送带10的整个宽度方向。

本实施例中，通用物理特性检测子模块包括视觉图像传感器、光电传感器、微波传感器、超声波传感器或电磁传感器中的一个或多个。当使用视觉图像传感器拍摄块状固体建筑垃圾，不同类型的块状固体建筑垃圾以不同颜色表示，控制系统根据颜色，控制工业机器人20抓取，并放至对应的分拣箱30。

工业机器人20分拣机构包括多个工业机器人20、多个分拣箱23；控制系统分别连接传感器阵列11、工业机器人20，分析传感器阵列11采集的信息，控制工业机器人20将不同类型的块状固体建筑垃圾分拣至对应的分拣箱23内。工作时，多个工业机器人20能够同时工作，分别不同类型的块状固体建筑垃圾分拣至对应的分拣箱23，提高分拣的效率。本实施例中，工业机器人20与分拣箱23分别设置在传送带10的两侧，工业机器人20的机械手臂21上装有夹具22，可以是气动夹具22或其他驱动力的夹具22。通过夹具22抓取传送带10上的块状固体建筑垃圾，控制机械手臂21的移动，将块状固体建筑垃圾移动到分拣箱23上方，控制夹具22放开，分拣的块状固体建筑垃圾落入分拣箱23。

由于控制系统对工业机器人20的控制基于传感器阵列11采集的数据，则块状固体建筑垃圾落至传送带10时，先进行传感器检测识别，再进行后续操作。则沿传送带10的传输方向，传感器阵列11设置在工业机器人20之前，块状固体建筑垃圾随着传送带10的传输，先通过传感器阵列11进行检测识别；块状固体建筑垃圾在传送带10上传输至工业机器人20的抓取工作区域，工业机器人20根据控制系统的指令，对块状固体建筑垃圾进行分拣。

控制系统包括信号处理系统，执行传感器融合和机器学习算法，通过采集典型样本使工业机器人20学习需要抓取的对象类型，并且控制工业机器人20将不同类型的块状固体建筑垃圾抓取到对应的分拣箱23里。通过机器学习，可以优先抓取有价值的块状固体建筑垃圾进行分拣，提高分拣附加值。控制系统对工业机器人20的控制包括确定xyz坐标、旋转、抓取、放开，或者其他的自由度。其中，确定xyz坐标主要用于控制机械手臂21的空间位置，如左右位置、高度等参数。

为了使本发明在进行检测识别时所采集的信息更准确，在抓取过程中，块状固体建筑垃圾之间具有足够的空间，用于夹具22对块状固体建筑垃圾进行抓取。则传送带10的入料位置设置有物料松散装置，将块状固体建筑垃圾分开足够的间距，使块状固体建筑垃圾不发生重叠。

上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。