一种垃圾自动分类系统及方法与流程

本发明涉及垃圾分类技术领域，具体涉及一种垃圾自动分类系统及方法。

背景技术：

人类每日的日常生活都会产生大量的生活垃圾，大量的垃圾未经分类回收就直接弃置会造成严重的环境污染，随着人们对环境保护的越来越重视，对垃圾进行分类再回收有助于最大限度地实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境。而垃圾桶作为最前端的垃圾回收装置，在此阶段做分类能够大大减少后期人力物力的投入。

常用的垃圾桶分类做法是设置两个垃圾桶，分别为可回收垃圾和不可回收垃圾，靠前期政府和媒体的宣传来引导人们主动对垃圾进行分类。但是这样的方式严重依赖人们的自觉性和人们对可回收垃圾和不可回收垃圾的判别准确性。

现有的自动分类垃圾桶有依赖垃圾重量进行分类的，如专利201610346832.8，有将垃圾分为金属和塑料垃圾的，如专利201810118885.3。上述的一些分类功能只是对部分特殊的垃圾进行了粗略的分类，并不能满足国家规定的分类和回收要求。

基于当前人们垃圾分类的自觉性和分类主动性不高、垃圾分类意识浅薄，为解决因垃圾种类繁多而分类不准确的问题，减少垃圾后续处理的人力物力的投入。本发明能够实现对各种垃圾的精准识别，在垃圾投放的最前端实现精准的垃圾分类，提高分类垃圾桶的实用性。

技术实现要素：

针对现有技术存在的技术问题，本发明提供了一种垃圾自动分类系统及方法的技术方案，解决因垃圾种类繁多而分类不准确的问题，实现了垃圾的识别精度和准确度。

一种垃圾自动分类系统，包括机架和垃圾桶，还包括安装在机架上的触发器、摄像头、中央处理器、滑动轨道、分类执行器、垃圾接收平台和安装在滑动轨道上的激光扫描仪，激光扫描仪与滑动轨道滑动连接；中央处理器分别与触发器、摄像头、分类执行器、垃圾接收平台和激光扫描仪连接，并控制其运行；触发器感知到有物体通过投入口，告知中央处理器开始处理；摄像头采集当前垃圾图像；激光扫描仪在中央处理器的驱动下沿着滑动轨道运动，扫描垃圾数据；中央处理器根据垃圾数据分析垃圾种类，控制分类执行器将垃圾收入垃圾桶中。

进一步的，所述的垃圾自动分类系统还设有喷淋装置，喷淋装置安装在机架上，与中央处理器连接，当判定为燃烧物时，喷淋装置喷水将燃烧物浇灭。

进一步的，所述的垃圾种类包括金属、纸、织物、玻璃、塑料、不可回收垃圾、烟蒂等燃烧物，垃圾桶数量为六个，烟蒂等燃烧物被熄灭后归入不可回收垃圾，分类执行器数目与垃圾桶数目一致。

进一步的，所述的喷淋装置包括喷头、水箱和连接软管，喷头的数量与垃圾桶的数量一致。

进一步的，所述的分类执行器设置于垃圾接收平台两侧，与垃圾接收平台转动连接。

进一步的，所述的激光扫描仪采用固态激光扫描仪，测量角度为83°-88°。

一种垃圾自动分类方法，包括以下步骤：

步骤1：在日常生活中采集不同种类的相应垃圾的图像及其轮廓，包括：金属、纸、织物、玻璃、塑料、不可回收垃圾、烟蒂等燃烧物，将其作为训练样本，提取训练样本的特征向量，用来训练用于垃圾分类的深度学习模型；

步骤2：当垃圾被投入时，触发器感知到有物体通过投入口，告知中央处理器开始处理；

步骤3：中央处理器开启摄像头，等待1s，待垃圾落入到垃圾接收平台上，采集当前图像，并驱动激光扫描仪沿着滑动轨道开始运动，同时中央处理器开始采集激光扫描仪产生的数据，输入到预先训练好的模型中，处理后输出识别结果；

步骤4：中央处理器根据输出的分类结果，通知垃圾接收平台进行转动，并通知相应的分类执行器进行动作，将垃圾分类到相应类别的垃圾桶内。

进一步的，所述的步骤3中激光扫描仪产生的数据为若干帧二维点云数据，中央处理器根据每一帧二维点云数据和激光扫描仪的位移生成三维点云，并将摄像头采集到的图像附着于三维点云上，生成垃圾的彩色三维轮廓，中央处理器将生成的三维轮廓，将三维轮廓输入到预先训练好的模型中。

进一步的，所述的步骤4中当垃圾被判别为烟蒂等燃烧物这一类时，中央处理器通知喷淋装置进行喷水，再通知分类执行器和垃圾接收平台，将其分类到不可回收垃圾这一类的垃圾桶内。

本发明使用图像与三维点云结合的方式对垃圾进行扫描获取彩色轮廓，并进行高准确度的自动分类，具有的优势是：与一般仅可分为金属非金属两类的情况相比，本发明可视情况分成多种类别，仅需增加分类执行器和垃圾桶即可，适用范围广泛；按照本发明对垃圾进行分类后，大大减少垃圾后续处理的工序；本发明可对带火星的物质进行识别，并直接进行喷淋，杜绝了火源进入垃圾桶。

附图说明

图1为本发明的装置框架图；

图2为本发明的分类示意俯视图；

图3为本发明分类方法流程图；

其中：1-垃圾；2-触发器；3-摄像头；4-中央处理器；5-激光扫描仪；6-滑动轨道；7-分类执行器；8-垃圾接收平台；9-垃圾桶；10-喷淋装置；11-机架。

具体实施方式

下面结合说明书附图，对本发明的技术方案做进一步说明。

一种垃圾自动分类系统，如图1和图2所示，包括机架11、触发器2、摄像头3、中央处理器4、激光扫描仪5、滑动轨道6、若干分类执行器7、垃圾接收平台8、若干垃圾桶9和喷淋装置10。机架11上设有垃圾投入口，垃圾投入口上方安装触发器2，触发器2采用红外光栅触发器，触发器2能够感知到有物体通过投入口。滑动轨道6和摄像头3均固定安装于机架11的顶部，激光扫描仪5安装在滑动轨道6上，可沿着滑动轨道6滑动，激光扫描仪5扫描的平面与激光扫描仪5运动方向垂直。摄像头3也可以固定安装于滑动轨道6上，不在滑动轨道6上移动。垃圾接收平台8固定安装于机架11的下部，垃圾接收平台8表面为皮带，两侧设有分类执行器7，与垃圾接收平台8转动连接。当垃圾接收平台8正反转时，表面皮带可向左或者向右移动，带动垃圾运动，分类执行器7可沿一端转动一定的角度，当垃圾1被判定为不可回收垃圾类时，垃圾接收平台8表面皮带向右移动，相应的分类执行器7动作，垃圾1将落入不可回收垃圾类垃圾桶9。机架11顶部设有喷淋装置10，喷淋装置10包括喷头、水箱和连接软管，喷头数量与垃圾桶数量对应。

垃圾分类的类别可视情况和应用场合选取，本实施例中将垃圾分为7类，分别为：金属、纸、织物、玻璃、塑料、不可回收垃圾、烟蒂等燃烧物。本实施例中分类执行器7的数量与垃圾桶9个数一致，分类执行器7、喷头与垃圾桶9一一对应，本例中采用了六个分类执行器7和六个垃圾桶9，分别对应金属、纸、织物、玻璃、塑料、不可回收垃圾，烟蒂等燃烧物被喷淋装置熄灭后被划分为不可回收垃圾。六个垃圾桶设置在垃圾接收平台8两侧的下方，与分类执行器7位置对应。

机架11外设有中央处理器4，中央处理器4采用树莓派raspberrypi3b，中央处理器4分别与触发器2、摄像头3、激光扫描仪5、垃圾接收平台8、分类执行器7、喷淋装置10连接。中央处理器4从触发器2、摄像头3和激光扫描仪5中获取数据，中央处理器4可控制垃圾接收平台8、分类执行器7、喷淋装置10动作。

触发器2检测到有垃圾1投入后，触发中央处理器4工作，中央处理器4控制摄像头3、和激光扫描仪5工作，所述的激光扫描仪5为单线的激光扫描仪，可在滑动轨道6上滑动，激光扫描仪5从滑动轨道6一端移动到另一端后，生成垃圾1轮廓的三维点云图，中央处理器4将采集到的图像附着到三维点云图上，生成垃圾1的彩色三维轮廓图，所述的模型分类类别和分类数量可视情况而定，利用深度学习学习大量的垃圾的彩色三维轮廓图，训练出适合的模型。

采集垃圾1的数据，判断垃圾1种类，根据垃圾1的种类控制相应分类执行器7动作，将垃圾1划入相应种类垃圾桶9中。如果判断垃圾1种类为烟蒂等燃烧物，喷淋装置10将喷水将其浇灭，然后被划入对应垃圾桶9中。

垃圾自动分类方法如图3所示，包括以下步骤：

步骤1：在日常生活中采集不同种类的相应垃圾的图像及其轮廓，包括：金属、纸、织物、玻璃、塑料、不可回收垃圾、烟蒂等燃烧物，不同种类的垃圾数量尽量平均，共计10000个垃圾样本，将其作为训练样本，提取训练样本的特征向量，用来训练用于垃圾分类的深度学习模型；

步骤2：当垃圾1被投入时，触发器2感知到有物体通过投入口，告知中央处理器4开始处理；

步骤3：中央处理器4开启摄像头3，等待1s，待垃圾1落入到垃圾接收平台8上，采集当前图像，图像大小为640×480像素，并驱动激光扫描仪5沿着滑动轨道6开始运动，同时中央处理器4开始采集激光扫描仪5产生的数据，本实施例中采用固态激光扫描仪，测量角度为86°，角度分辨率为0.5°，扫描完毕，中央处理器4根据每一帧二维点云数据和激光扫描仪5的位移生成三维点云，并将摄像头3采集到的图像附着于三维点云上，生成垃圾1的彩色三维轮廓，中央处理器4将生成的三维轮廓输入到预先训练好的模型中，处理后输出识别结果；

步骤4：中央处理器4根据输出的分类结果，通知垃圾接收平台8进行转动，并通知相应的分类执行器7进行动作，将垃圾1分类到相应类别的垃圾桶9内；当垃圾1被判别为烟蒂等燃烧物这一类时，中央处理器4通知喷淋装置10进行喷水，再通知分类执行器7和垃圾接收平台8，将其分类到不可回收垃圾这一类的垃圾桶9内。