[发明专利]一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统

权利要求书

1.一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于包括：输送带、图像采集系统、工控机、分选执行机构；

所述输送带用于散布并输送城市固体废弃物物料，由进料口向图像采集系统及分选执行机构方向输送；所述图像采集系统位于输送带上方，于分选执行机构间隔一定距离；所述分选执行机构位于输送带末端；

分选时包括如下步骤：

步骤1) 图像采集系统每隔固定时间采集长度为像素、宽为像素的图像；及对应的采集时的程序时间，并输入至工控机，存入原始图像总队列；其中，参数表示张输入图拼成1张预测图；

步骤2) 工控机待原始图像总队列中的图像数大于时，读取队列最前张原始图像，拼成1张像素的待预测图，将待预测图的时间设为最末1张原始图像的时间，并将待预测图与对应时间存入待预测图队列，并删除队列中最前1张原始图像；

步骤3) 将图像输入深度学习网络，利用事先训练好的模型进行预测，得到图像中的每个物体的种类、掩膜图质心坐标和掩膜长宽、 ；所述掩膜图为大小为目标物体的最小外接正矩形的二值图，掩膜图中物体像素点为白色，非物体像素点为黑色；

步骤4) 根据掩膜图质心坐标、掩膜高宽、、待预测图对应时间求得物体的气吹时间和执行分选参数，存入目标物体队列；

步骤5) 循环对比目标物体队列中的每一个与程序总时间，当二者差值小于设定值时，根据执行分选参数启用分选执行机构将物料分选。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述输送带的运行速度为0.5m/s-3m/s。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述图像采集系统包括光源和工业相机。

4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述图像采集系统为彩色面阵CCD相机和投光灯。

5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述图像采集系统为高速彩色线阵CCD相机、线性同轴光源和光源驱动器。

6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述分选执行机构为末端装有吸盘的并联机器人，将物料投入输送带两侧料仓。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述分选执行机构为一排受工控机控制的气阀组，控制物料落点的远近。

8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：还包括图像采集系统的冷却装置，用于图像采集系统的降温。

9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述分选执行机构置于输送带末端正上方或物料开始下落位置的下方。

10.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的城市固体废弃物在线分选系统，其特征在于：所述深度学习网络为实例分割网络。