[发明专利]用于可收集物品的识别及分级系统以及相关方法

权利要求书

1.一种用于识别及分级可收集物品的自动化评估系统，其包括：

至少一个进料料斗，其包括用于接收一或多个可收集物品的接收空间；

至少一个完成料斗，其包括用于接收一或多个可收集物品的接收空间；

工作平台，其用于支撑可收集物品；

相机或扫描仪，其与所述工作平台间隔开以用于拍摄可收集物品的一或多个图像；以及

控制计算机，其包括至少一个硬件处理器及存储器，所述存储器上存储有人工智能模型以用于分析由所述相机或所述扫描仪获取的可收集物品的图像。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述可收集物品是套筒式可收集物品。

3.根据权利要求2所述的系统，其进一步包括包括多个可独立移动臂段的机器人臂及机器人手。

4.根据权利要求3所述的系统，其进一步包括用于检测定位于所述至少一个进料料斗及所述至少一个完成料斗中的套筒式可收集物品的一或多个传感器。

5.根据权利要求3所述的系统，其进一步包括壳体及安装于所述壳体内用于为所述相机提供背光的灯具。

6.根据权利要求3所述的系统，其进一步包括用于翻转定位于所述工作平台上的套筒式可收集物品的翻转机构。

7.根据权利要求3所述的系统，其中所述至少一个进料料斗包括两个或更多个可独立移动料斗。

8.根据权利要求3所述的系统，其中所述至少一个完成料斗包括两个或更多个可独立移动料斗。

9.根据权利要求2所述的系统，其进一步包括具有由所述相机或所述扫描仪拍摄的多个图像的数据库。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述数据库被远程存储且能由所述控制计算机存取。

11.根据权利要求9所述的系统，其中所述数据库被存储于所述控制计算机的所述存储器上。

12.根据权利要求9所述的系统，其中所述存储器上存储有指令，所述指令在由所述至少一个硬件处理器执行时使得所述至少一个硬件处理器执行包括以下的步骤：

a)从所述数据库存取第一图像及第二图像，所述第一图像包括第一套筒式可收集物品的前侧图像，且所述第二图像包括所述第一套筒式可收集物品的背侧图像；

b)从所述存储器存取训练过的卷积神经网络(CNN)，所述训练过的CNN已关于可收集物品图像进行过训练，其中所述可收集物品中的每一者具有至少两个可收集物品参数；

c)针对所述至少两个可收集物品参数中的每一者产生及输出分数；以及

d)基于由所述卷积神经网络进行的所述第一图像及所述第二图像的分析产生所述第一套筒式可收集物品的第一通过等级。

13.根据权利要求12所述的系统，其中所述第一套筒式可收集物品是第一套筒式可收集卡。

14.根据权利要求13所述的系统，其进一步包括针对所述第一套筒式可收集卡的真实性产生及输出分数。

15.根据权利要求13所述的系统，其中所述至少两个参数包括边缘参数及拐角参数。

16.根据权利要求13所述的系统，其中所述至少两个参数包括颜色参数及表面参数。

17.根据权利要求13所述的系统，其中所述至少两个参数包括锐度参数及划痕参数。