[发明专利]人工智能废品塑料瓶分拣方法

权利要求书

1.人工智能废品塑料瓶分拣方法，其特征在于，包括实现该方法的废品塑料瓶分拣系统，包括检测单元，系统控制单元，机械分拣单元，输送单元，所述的输送单元将废品塑料瓶依次送入检测单元，机械分拣单元，所述的系统控制单元分别与检测单元，机械分拣单元，输送单元连接；所述的检测单元包括视觉检测模块，材质检测模块，光源；所述的视觉检测模块基于相机摄像原理，对输送单元上的废品塑料瓶进行颜色信息，形状信息，位置信息进行信息采集；所述的材质检测模块基于红外在线检测方法，对输送单元上的废品塑料瓶进行材质分析并采集材质信息；所述的系统控制单元通过接收视觉检测模块，材质检测模块的颜色信息，形状信息，位置信息，材质信息根据设定参数产生分拣目标及其动态位置数据；所述的机械分拣单元根据系统控制单元的分拣目标及其动态位置数据对输送单元上的废品塑料瓶进行精确分拣；分拣方法具体步骤如下：

1S.将经过预处理的瓶子平铺在输送单元上送入检测单元；

2S.检测单元中的视觉检测模块通过相机成像对检测单元上的废品塑料瓶进行视觉拍照，采集初步的位置信息，形状信息，颜色信息；通过数据处理，视觉检测模块把最终废品塑料瓶的颜色数据，形状数据，位置坐标数据发送至系统控制单元；

3S.检测单元中的材质检测模块基于红外在线检测方法对不同位置坐标的废品塑料瓶进行材质判定，并将材质数据，形状数据，位置坐标数据输送至系统控制单元；

4S.系统控制单元将接收到每个废品塑料瓶的属性数据为视觉检测模块颜色数据，形状数据，位置坐标数据和材质检测模块的材质数据，形状数据，位置坐标数据，多个废品塑料瓶的数据进行叠加对比，定义每个废品塑料瓶的单个属性为X，若干个废品塑料瓶的属性从X1～Xn作为输入向量进入信息向前传播，依次进过输入层，隐含层，输出层；同时进行误差反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置，然后由系统控制单元做出对应的判断分析，最终将每个废品塑料瓶的形状数据，位置坐标数据，颜色数据，材质数据进行准确标定，并且将分析结果形成分拣指令传输至机械分拣单元；

5S.机械分拣单元根据接收的分拣指令对输送单元上的废品塑料瓶进行分拣。

2.根据权利要求1所述的人工智能废品塑料瓶分拣方法，其特征在于，所述的隐含层单个感知单元的处理公式为：

其中wj为权重参数，xj为废品塑料瓶的单个属性参数。

3.根据权利要求1所述的人工智能废品塑料瓶分拣方法，其特征在于，所述的材质检测模块对材质检测对应的红外光谱波段设置为，材质PE：1210nm,1412nm，1724nm；材质PET：1656nm；材质PVC:1712nm，1765nm；材质PP:1199nm,1394nm,1721nm；材质PS:1677nm。

4.根据权利要求1所述的人工智能废品塑料瓶分拣方法，其特征在于，所述的机械分拣单元由多个并联机器人并列组成，所述的系统控制单元通过运动路径模拟计算出最合理的优化运动轨迹并将经过模拟计算的运动轨迹及协同任务实时发送给每一台并联机器人且数据实时进行优化更新保证多台并联机器人协同工作，能最达到最高的分拣效率。

5.根据权利要求1所述的人工智能废品塑料瓶分拣方法，其特征在于，2S中对于形状信息与正常形状参数差异较大的废品塑料瓶，通过视觉算法软件结合光源亮度的增益调节，对获取到的图像进行初步的滤波，通过色值分析与数据对比，判定瓶子的颜色种类及色值，输出最终颜色数据；同时根据废品塑料瓶的图像状态计算出瓶子的轮廓信息以及位置中心坐标点。