一种有膜和无膜废弃纸箱自动分拣系统及分拣方法与流程

本发明涉及纸箱分拣技术领域，尤其涉及一种有膜和无膜废弃纸箱的自动分拣系统及分拣方法。

背景技术：

目前，由于全球范围内的资源紧张和环境保护需要，再生资源产业已被视为发展循环经济的关键。废纸作为一种可再生资源，回收与利用对节约纤维资源、减少污染、保护环境、节省能源、发展循环经济等具有重要意义。但是废纸一般包括反光形废纸和非反光形废纸，反光形废纸是纸张上设有一层塑料膜，在废纸回收利用时需要先将有膜和无膜区分开，而现有的废纸分拣为人工分拣，由于造纸时需要处理的废纸数量较大，需要消耗大量的人工。

现有专利中，如专利号为cn102601058a公开了一种废纸分拣方法，主要是把充分打散的废纸，通过钢板输送带传送到预分选机进行初选；大瓦楞纸筛选机把夹杂在杂废纸中厚度大于等于0.8厘米且重量大于500克的瓦楞纸筛选出并传送到储存槽进行打包，剩余纸质则传动到旧报纸筛选机按照杂废纸的面积筛选出杂纸，通过打包机进行打包，剩余纸质传送到小瓦楞纸筛选机按照剩余纸质的厚度抓取瓦楞纸，通过储存槽进行打包，剩余纸质则传送到细筛选机按照杂废纸的长度进行分类处理；精细筛选机通过激光对剩余纸质进行扫描，把具有带色的杂志和不带色的杂纸分类打包。虽然，此专利公开的方法可对带色废纸进行分类分拣，但是该废纸分拣系统分拣出来的废纸，还要经过人工把有膜的废弃纸箱和无膜的废弃纸箱分离，即不能进行是否有膜区分。

目前现有的废纸分拣系统，只是用机器按照废纸的大小和规格进行分类，并不能通过机器把有膜和无膜的废纸箱分离，现阶段最主要的分离方法还是人工分拣。在现有设备及工艺条件下,许多中小企业采用人工分类,导致效率低、人力成本相对较高，同时也延长了仓储时间，增加了污染、霉变的几率和火灾隐患。综上，根据国内废纸分拣的技术现况，只能用机器按照废纸的大小和规格进行分类，现阶段的有膜和无膜的废纸箱分类基本上都是通过人工来进行，费时费力，长时间的储存会增加霉变的几率，造成可再生纤维的浪费。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种有膜和无膜废弃纸箱的自动分拣系统及分拣方法，能够解决人工分拣效率低、分拣不充分、人工成本高、部分废纸箱对人体有危害等问题。

本发明采用的技术方案为：

一种有膜和无膜废弃纸箱的自动分拣系统，包括上位机、下位机、第一光电传感器组、第二光电传感器组、第一采集暗室、第二采集暗室、废纸跳动筛、传动滚筒、斜式传送带、不反光网格式传送带、多个驱动电机、翻转传送装置和滑坡；

所述的斜式传送带的出料端与废纸跳动筛额入料端连接，废纸跳动筛的下方设置有其他废纸收集区，废纸跳动筛的出料端与不反光网格式传送带的入料端连接，不反光网络式传送带的出料端通过翻转传送装置与滑坡的顶部连接，所述的第一光电传感器组固定设置在不反光网格式传送带与废纸跳动筛间隔的上方，第二光电传感器组固定设置在翻转传送装置与滑坡间隔的上方，第一采集暗室和第二采集暗室分别固定设置在不反光网格式传送带的上方和下方，分别用于采集经过不反光网格式传送带上废纸箱上下两个面上的图像信息；所述翻转传送装置的下方设置有有膜废纸箱收集区，滑坡的底部设置有无膜废纸箱收集区；

所述的第一采集暗室和第二采集暗室均分别包括有暗室盒体和设置在暗室盒体内的工业相机和led排灯；所述第一光电传感器组、第二光电传感器组和ccd工业相机的输出端分别连接下位机的输入端，下位机的输出端连接多个驱动电机和工业相机的控制输入端，下位机与上位机控制连接。

所述的上位机采用安装labview的计算机，下位机为plc。

所述的第一、第二光电传感器组采用e3f-5dn1/5l对射式光电传感器。

所述的翻转传送装置包括有步进电机、电机、传动滚筒和翻转框架，所述的电极输出轴与传动滚筒轴向连接；所述的步进电机输出轴的轴向与翻转杆的轴向的一端垂直固定连接，所述的步进电机和电机的输入端分别连接plc的输出端。

一种基于根据权利要求1所述的有膜和无膜废弃纸箱的自动分拣系统的分拣方法，包括如下步骤：

（1）对图像运用opencv内自带的resize（）函数进行缩小一倍尺寸调整；

（2）运用opencv内自带的mean（）函数，求取图像的全局平均亮度值；

（3）对图像进行分块，得到多个大小相同的子块，对每子块扫描求取该子块的平均亮度，按照每个子块的分布获得子块平均亮度矩阵；

（4）把子块亮度矩阵中每个值都减去全局平均亮度值,获得子块亮度差值矩阵；

（5）把子块亮度差值矩阵通过插值运算扩展到与原图像相同大小,获得全图像亮度差值矩阵；

（6）将原始图像各像素亮度值各自减去全图像亮度差值矩阵中对应的数值，获得亮度均衡的图像；

（7）采用中值滤波的方法对亮度均衡的图像的噪声进行抑制；

（8）利用固定阈值放大对步骤(7)中得到的图像进行分割；

（9）利用opencv内自带的mean（）函数，求出步骤（8）中分割后的图像的灰度平均值，

（10）判断灰度平均值是否为0，如果为0则代表废纸箱无膜，不为0则代表废纸箱有膜。

所述步骤（3）中子块的个数为372，大小为372*372。

本发明通过斜式传送带和废纸跳动筛对废纸箱进行初步筛分，使其他废纸剔除，然后通过在不反光网格式传送上下设置具有相机和led灯的暗室，从而对纸箱上表面与下表面都进行检测，从而通过图像分析，进行有膜或者无膜的确定。进一步的通过优化的图像识别算法大大提高了分辨率。本发明中图像采集装置、工件分类机构和工件收集区等都采用模块化，根据检测要求这些机构可以方便的安装和卸载，从而扩大了本检测系统的应用范围。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和2所示，本发明包括上位机（ipc）、下位机（plc）、第一光电传感器组9（e3f-5dn1/5l对射式）、第二光电传感器组10（e3f-5dn1/5l对射式）、第一采集暗室4、第二采集暗室5、废纸跳动筛2、斜式传送带1、不反光网格式传送带3、用于驱动斜式传送带1的第一驱动电机17，用于驱动废纸跳动筛2的第二驱动电机，用于驱动不反光网格式传送带3的第三驱动电机16、翻转传送装置和滑坡7；

所述的斜式传送带1的出料端与废纸跳动筛2的入料端连接，废纸跳动筛2的下方设置有其他废纸收集区11，废纸跳动筛2的出料端与不反光网格式传送带3的入料端连接，不反光网络式传送带3的出料端通过翻转传送装置与滑坡7的顶部连接，所述的第一光电传感器组9固定设置在不反光网格式传送带3与废纸跳动筛2间隙的上方，第二光电传感器组10放置于传动滚筒6与滑坡7间隙的上面，第一采集暗室4和第二采集暗室5分别固定设置在不反光网格式传送带3的上方和下方，分别用于采集经过不反光网格式传送带3上废纸箱上下两个面上的图像信息；所述翻转传送装置的一侧设置有有膜废纸箱收集区12，滑坡的底部设置有无膜废纸箱收集区8；

所述的第一采集暗室4和第二采集暗室5均分别包括有暗室盒体和设置在暗室盒体内的大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机（mer-1220-32u3c-l）和led排灯；所述第一光电传感器组（e3f-5dn1/5l对射式）、第二光电传感器组（e3f-5dn1/5l对射式）和大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机的输出端分别连接下位机的输入端，下位机的输出端连接多个驱动电机和大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机的控制输入端，下位机与上位机控制连接。

所述的上位机采用安装labview的计算机，下位机为plc。

所述的第一、第二光电传感器组采用e3f-5dn1/5l对射式传感器。

所述的翻转传送装置包括有步进电机13、传动滚筒6和翻转架，所述的步进电机13带动若干传动滚筒6转动，传动滚筒6固定放置于不反光网格式传送带3之后。所述的翻转架固定放置于传动滚筒6轴向一侧，翻转架包括垂直于传动滚筒6的传动杆15和若干焊接在传动杆15上并垂直于传动杆15的翻转杆14，步进电机13带动传动杆15旋转，使翻转杆14穿过传动滚筒6间的间隙，带走传动滚筒6上的废纸箱。传动滚筒6和翻转架的传动杆15，通过不同的电机提供动力进行转动，所述的步进电机13的输入端连接plc的输出端。

一种基于有膜和无膜废弃纸箱的自动分拣系统的分拣方法，包括如下步骤：

（1）对图像运用opencv内自带的resize（）函数进行缩小一倍尺寸调整；

（2）运用opencv内自带的mean（）函数，求取图像的全局平均亮度值；

（3）通过多次实验的验证，对图像进行分块，分得多个大小相同的子块，本实施例中分为372个子块，子块的大小为（372*372）对每子块扫描求取该子块的平均亮度，按照每个子块的分布获得子块平均亮度矩阵；

（4）把子块亮度矩阵中每个值都减去全局平均亮度值,获得子块亮度差值矩阵；

（5）把子块亮度差值矩阵通过插值运算扩展到与原图像相同大小,获得全图像亮度差值矩阵；

（6）将原始图像各像素亮度值各自减去全图像亮度差值矩阵中对应的数值，获得亮度均衡的图像；

（7）采用中值滤波的方法对亮度均衡的图像的噪声进行抑制；

（8）利用固定阈值放大对步骤(7)中得到的图像进行分割；

（9）通过mean（）函数求出步骤（8）中分割后的图像的灰度平均值，

（10）判断灰度平均值是否为0，如果为0则代表废纸箱无膜，不为0则代表废纸箱有膜。

本发明的工作过程具体为：废纸箱和其他废纸首先通过斜式传送带1传输至废纸跳动筛2，其他废纸在废纸跳动筛2作用下掉入碎纸收集箱11，大的废纸箱经废纸跳动筛2分离和排列被传送到不反光的网格式传送带3进行无膜和有膜分拣，第一光电传感器组9放置于废纸跳动筛2和不反光的网格式传送带3过度间隙上方，用于检测是否有废纸箱经过。当第一光电传感器组9检测到有废纸箱经过时，上位机读取plc输入状态，并控制plc执行延时程序，输出一个延时信号，驱动第一暗室4内的大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机ccd1延时拍照；在第一暗室4内led灯的照射下，ccd1获取废纸箱表面图像信息并传送至上位机，调用opencv进行实时图像处理，判断图像是否有反光点，实现对有膜和无膜废纸箱的分辨。当经过第一暗室4的废纸箱被判定为有膜时，废纸箱即为有膜纸箱，第二暗室5内的大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机ccd2不再进行拍照（纸箱下表面检测），废纸箱被直接传送至传动滚筒，放置于传动滚筒与滑坡之间的第二光电传感器组10检测到废纸箱经过信号，上位机经过处理后，控制plc向翻转传送装置的步进电机13发送相应脉冲，使处于垂直向下的翻转架传动轴15顺时针翻转270°，将传动滚筒6上的有膜纸箱翻转180°，暂停若干时间，待废纸箱落入有膜废纸箱收集区12，翻转架重新回到垂直向下的初始位置，等待下次信号；当经过第一暗室4的废纸箱被判定为无膜时，plc驱动第二暗室5内的大恒图像水星mer-531-20gc-p工业相机ccd2进行延时拍照（纸箱下表面检测），执行相同的图像处理算法，如果被判定为有膜，废纸箱即为有膜纸箱，则执行相同的分拣操作，将废纸箱送入有膜纸箱收集区12，如果被判定为无膜，废纸箱即为无膜纸箱，翻转传送装置步进电机13不动作，废纸箱通过滑坡7直接掉落至无膜纸箱收集区8，从而完成自动分拣。

本无膜废纸箱分拣系统图像处理算法流程图，如图2所示。

1、本发明中的检测模块，通过暗室内led灯照射不反光网格式传送带上的废纸箱上、下表面，工业相机采集图片，labview实时图像处理，判断图片是否有反光点，从而判定废纸箱为有膜或无膜。

2、本发明中在图片处理方面的具体方法为：（1）对图像进行尺寸调整；（2）求取图像的全局平均亮度；（3）对图像的每小块(372×372)扫描求取该块的平均亮度，按照每个子块的分布获得子块平均亮度矩阵；（4）把子块亮度矩阵中每个值都减去全局平均亮度,获得子块亮度差值矩阵；（5）把子块亮度差值矩阵通过插值运算扩展到与原图像相同大小,获得全图像亮度差值矩阵；（6）将原始图像各像素亮度值各自减去全图像亮度差值矩阵中对应的数值，获得亮度均衡的图像；（7）中值滤波对图像的噪声进行抑制；（8）利用固定阈值操作对图像进行分割；（9）求出分割后的图像的灰度平均值。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。