一种基于AI识别的多品类固废再利用智能系统

本发明涉及固废处理，尤其涉及一种基于ai识别的多品类固废再利用智能系统。

背景技术：

1、固体废物是指人类在生产建设、日常生活和其他活动产生的，在一定时间和地点无法利用而被丢弃的污染环境的固体、半固体废弃物质。固废再利用是指将产生的固体废弃物进行再加工、再利用，使其成为有用的资源。

2、如cn116239366a的现有技术公开了的一种固废及危废综合处置再利用系统，包括市政污泥预处理单元，由干化机、焚烧炉和第一阶段的旋风除尘器构成，对市政污泥通过干化、焚烧及烟气分离处理，收集得到炉渣、飞灰沉积物；混合配比运料单元，由搅拌机、密封料斗、密封带式输送机和震动电机构成，将炉渣、飞灰沉积物、河道淤泥、工程渣土及辅料按配比装入搅拌机，混合均匀并向后道运送；和陶粒生成单元，设有与密封带式输送机相对接的回转窑及落料斗。

3、另一种典型的如cn113183318a的现有技术公开的一种建筑固废资源化处理再利用系统，包括支撑底座，支撑底座的顶部通过螺栓横向安装有搅拌混合箱，搅拌混合箱的内腔设置有搅拌混合机构，搅拌混合箱的顶部通过螺栓对称固定有支撑顶块，本发明通过将固体的建筑垃圾投放到粉碎箱体的内腔中，通过控制驱动电机的转动带动同步轮一和同步轮二的转动，经过一系列机械传动，使粉碎压块做上下的往复运动以及带动混合绞龙的转动，从而对投入到粉碎箱体内腔中的固体建筑垃圾进行粉碎，且进入搅拌混合箱内腔中的建筑垃圾粉末与投入的砂石混合均匀后，通过排料口排出到承接模具中制成砖体。

4、再来看如cn114353099a的现有技术公开的 一种余热再利用固体废弃物熔炼系统，包括燃烧炉，所述燃烧炉内侧端壁中心处固定连接有导热隔板，所述燃烧炉右侧端外壁上部固定连接有预热箱，所述预热箱底端部固定连通有输料管，所述输料管下端部与燃烧炉右侧端内壁底部固定连通，所述燃烧炉顶端外壁右侧端部固定连接有预热水箱，所述预热水箱左侧端部设置有净化组件，所述燃烧炉左侧端内壁设置有搅拌组件。

5、目前在固废处理领域，对ai 的应用较少，智能化程度较低，为了解决本领域普遍存在的问题，作出了本发明。

技术实现思路

1、本发明的目的在于，针对目前所存在的不足，提出了一种基于ai识别的多品类固废再利用智能系统。

2、为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于ai识别的多品类固废再利用智能系统，包括预处理模块、检测模块、夹持模块、分类模块、固废处理模块和中央控制模块；所述预处理模块包括清洗单元、过滤单元和干燥单元，所述过滤单元设置有多层滤网，用于将液体废料和固体废料进行分离，所述清洗单元用于对过滤后的固废进行清洗，所述干燥单元用于对清洗后的固废进行干燥，所述干燥单元包括扫尘装置和吹风装置，所述扫尘装置用于扫除固废表面的灰尘，所述吹风装置用于吹干固废；所述检测模块用于检测固废的大小；所述夹持模块用于夹持固废；所述分类模块用于对固废进行分类；所述固废处理模块用于将固废处理为可利用材料；所述中央控制模块用于对其余各个模块进行监测和调控；

4、还包括传送单元，所述传送单元设置于各个模块之间，用于运输固废；

5、所述检测模块根据下式获取固废的体积：

6、size=（++）;

7、其中，为主视图中固废图像的二分形心到主视图固废切割线的距离的均值，所述主视图固废切割线为过主视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同的两部分的直线，所述主视图中固废图像的二分形心为主视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意一部分的形心，为主视图中固废图像的面积；为左视图中固废图像的二分形心到左视图固废切割线的距离的均值，所述左视图固废切割线为过左视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同两部分的直线，所述左视图中固废图像的二分形心为左视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意部分的形心，为左视图中固废图像的面积；为俯视图中固废图像的二分形心到俯视图固废切割线的距离的均值，所述俯视图固废切割线为过俯视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同两部分的直线，所述俯视图中固废图像的二分形心为俯视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意部分的形心，为俯视图中固废图像的面积。

8、更进一步的，所述检测模块包括第一拍摄单元、检测单元、匹配单元和结果发送单元，所述第一拍摄单元用于对固废进行初次拍摄，所述检测单元用于根据初次拍摄的固废照片获取固废的体积等级，所述匹配单元用于将固废的体积等级与所述夹持模块的夹持件进行匹配，所述结果发送单元用于发送匹配结果到所述夹持模块。

9、更进一步的，所述分类模块包括第二拍摄单元、识别单元、测试单元和警报单元，所述第二拍摄单元用于对固废进行二次拍摄，所述识别单元用于根据二次拍摄的图像识别固废的种类，所述测试单元用于对所述识别单元的图像识别结果进行验证，所述警报单元用于发出警报信号。

10、更进一步的，所述测试单元包括光谱仪、计算单元、对比单元和数据库；所述光谱仪用于获取固废的光谱，所述计算单元用于执行各种算法，所述对比单元用于将所述计算单元的计算结果与保存的阈值进行对比，所述数据库用于根据所述识别单元的图像识别结果获取图像识别结果所对应的固废中的物质的理论光谱。

11、更进一步的，所述固废处理模块包括多个固废处理单元、材料存放单元、排放控制单元和堆填区；所述堆填区用于堆填无法被再利用的固废；所述固废处理单元用于将可再利用的固废转化为可利用材料；所述材料存放单元用于存放所述固废处理单元生成的可利用材料；所述排放控制单元用于监测和控制所述固废处理单元所产生的副产品的排放量。

12、更进一步的，所述多品类固废再利用智能系统的工作流程包括以下步骤：

13、s1,预处理模块对固废进行清洗、过滤和干燥后，传送单元将固废送到检测模块；

14、s2,检测模块检测固废的大小；

15、s3,夹持模块根据检测结果，选择夹持件对固废进行夹持；

16、s4,分类模块对夹持状态中的固废进行分类；

17、s5,传送单元根据分类结果将固废送到固废处理模块中的各个部分；

18、s6,固废处理模块将可再利用的固废转化为可利用材料，并将不可再利用的固废转移到堆填区。

19、更进一步的，所述检测模块检测固废大小包括以下步骤：

20、s21,第一拍摄单元对固废进行拍摄，得到固废的主视图、左视图和俯视图；

21、s22,判断单元获取固废在主视图、左视图和俯视图中的轮廓以及各个图像形心及二分形心的坐标；

22、s23,根据下式获取固废的体积：

23、size=（++）;

24、其中，size为固废的体积；为主视图中固废图像的二分形心到主视图固废切割线的距离的均值，所述主视图固废切割线为过主视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同的两部分的直线，所述主视图中固废图像的二分形心为主视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意一部分的形心，为主视图中固废图像的面积；为左视图中固废图像的二分形心到左视图固废切割线的距离的均值，所述左视图固废切割线为过左视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同两部分的直线，所述左视图中固废图像的二分形心为左视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意部分的形心，为左视图中固废图像的面积；为俯视图中固废图像的二分形心到俯视图固废切割线的距离的均值，所述俯视图固废切割线为过俯视图中固废图像的形心且将固废图像划分为面积相同两部分的直线，所述俯视图中固废图像的二分形心为俯视图的固废图像被划分为面积相等的两部分后，其中任意部分的形心，为俯视图中固废图像的面积。

25、s24,检测单元获取固废的体积等级；

26、s25,匹配单元将体积等级与夹持件进行匹配，结果发送单元将匹配结果发送到夹持模块，夹持模块驱动匹配的夹持件对固废进行夹持。

27、更进一步的，所述分类模块对夹持状态中的固废进行分类包括以下步骤：

28、s41,第二拍摄单元对固废进行拍摄；

29、s42,识别单元通过图像识别的ai模型对第二拍摄单元的固废照片进行识别，得到固废所包括的物质种类及其占比，并根据固废所包括的物质种类所需的处理方式，对固废进行分类；

30、s43,所述测试单元通过光谱识别的ai模型获取固废的光谱图像，根据固废的光谱图像判断固废所包括的物质种类及其占比；

31、s44,所述测试单元根据光谱识别的ai模型的光谱ai判断结果与所述图像识别的ai模型的图像识别结果,计算相似度指标；

32、s45,若相似度指标大于测试单元设定的阈值，则识别结果合格，固废根据其分类被送往不同的固废处理单元；反之，则警报单元发出警报信号。

33、本发明所取得的有益效果是：1.通过三视图来对固废大小进行判断，采用面旋转体体积来近似固废体积，通过综合利用三视图获取固废体积，降低了固废大小判断误差，有利于提高对固废大小的判断的准确度。

34、2.通过使用图像识别的ai模型分析固废的照片，来对固废所包含的物质种类进行识别得到图像识别结果，并通过光谱识别的ai模型获取光谱以及通过ai对光谱进行判断得到光谱ai判断结果，通过测试单元综合图像识别结果和光谱ai判断结果获取相似度指标，并根据该相似度指标判断光谱ai判断结果与图像识别结果的准确度，以此自动判断系统对固废种类判断的准确度，有效地提高了系统的智能化程度，通过设置相似度指标，有利于对两种ai模型进行统筹改进，避免了只使用一种ai模型所带来的片面性，有利于提高识别的准确率。