[发明专利]一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统有效

专利信息
申请号: 202210111186.2 申请日: 2022-01-29
公开(公告)号: CN114467862B 公开(公告)日: 2022-12-09
发明(设计)人: 黄燕;刘响响;徐静轩 申请(专利权)人: 浙江旺能生态科技有限公司
主分类号: A01K67/033 分类号: A01K67/033;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00
代理公司: 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 代理人: 杨学强
地址: 310006 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 垃圾 养殖 昆虫 自动 投放 系统
【说明书】:

发明提供了一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统,涉及垃圾处理技术领域,包括控制模块和硬件系统,所述控制模块包括硬件总控模块、图像收集模块、图像识别模块、数据库和特征比对模块,所述硬件系统包括人机交互系统、昆虫养殖箱,垃圾收纳仓和AI摄像头;本发明拍摄收集垃圾收纳仓内餐厨垃圾的照片,利用图像识别模块获得照片特征值,通过数据库储存各种种类餐厨垃圾的图文数据以及特征值,通过特征对比模块比对所拍摄照片的特征值与数据库中的数据,判断垃圾收纳仓内餐厨垃圾的种类,通过硬件总控模块根据对比的结论打开昆虫养殖箱不同仓放出适配餐厨垃圾的昆虫,使得不同种类的餐厨垃圾适配不同种类的昆虫,优化垃圾处理效果。

技术领域

本发明涉及垃圾处理技术领域,尤其涉及一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统。

背景技术

厨余垃圾是指居民日常生活及食品加工、饮食服务、单位供餐等活动中产生的垃圾,包括丢弃不用的菜叶、剩菜、剩饭、果皮、蛋壳、茶渣、骨头等,其主要来源为家庭厨房、餐厅、饭店、食堂、市场及其他与食品加工有关的行业;

自然界中,一些昆虫以餐厨垃圾等有机物为食,可以将食物高效地转化为自身营养物质,是自然界食物链中的重要一环,针对日益增多的餐厨垃圾,使用养殖昆虫进行处理无疑是环保无公害的有利手段,然后,餐厨垃圾也分为很多种,不同的昆虫的食谱也是不同的,如何针对不同种类的餐厨垃圾分配适合的昆虫处理是待解决的重要问题,因此,本发明提出一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统以解决现有技术中存在的问题。

发明内容

针对上述问题,本发明提出一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统,该餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统使得不同种类的餐厨垃圾适配不同种类的昆虫,优化垃圾处理和昆虫养殖的效果。

为实现本发明的目的,本发明通过以下技术方案实现:一种餐厨垃圾养殖类昆虫自动投放系统,包括控制模块和硬件系统,所述控制模块包括硬件总控模块、图像收集模块、图像识别模块、数据库和特征比对模块,所述硬件系统包括人机交互系统、昆虫养殖箱,垃圾收纳仓和AI摄像头;

所述昆虫养殖箱分为若干个仓,每个仓内分别装有不同种类的昆虫;

所述垃圾收纳仓连接餐厨垃圾输送带,收纳餐厨垃圾;

所述AI摄像头配合图像收集模块用于拍摄收集餐厨垃圾的照片;

所述图像识别模块用于对图像收集模块收集的照片进行处理,获得特征值;

所述数据库储存有各种种类餐厨垃圾的图文数据以及特征值;

所述特征对比模块用于比对图像识别模块获得的特征值与数据库中的数据,实时判断垃圾收纳仓内餐厨垃圾的种类;

所述硬件总控模块根据特征对比模块判断的结论打开昆虫养殖箱不同仓放出适配餐厨垃圾的昆虫。

进一步改进在于:所述硬件总控模块为主控中心,所述图像收集模块、图像识别模块、数据库和特征比对模块的运算和程序均基于硬件总控模块,且硬件总控模块连接硬件系统和用于传递指令和收发数据。

进一步改进在于:所述图像收集模块包括储存器、图像预处理模块和记录模块,所述储存器用于储存AI摄像头拍摄的照片数据,所述图像预处理模块采用空域像素特征去噪算法对AI摄像头拍摄的餐厨垃圾的照片进行降噪,所述记录模块用于对拍摄的照片进行时间数据记录并标记在各照片上。

进一步改进在于:所述图像识别模块包括图像特征提取模块、图像要素分析模块和特征数值化处理模块,所述图像特征提取模块用于对照片的色阶进行锐化,然后提取出照片中实物的形状、颜色和纹理特征。

进一步改进在于:所述图像要素分析模块用于对照片的特征进行滤波,并将其滤波提取的结果置于ARCGIS进行密度分析,确定图像的特征粗糙度数据和光谱色阶数据,所述特征数值化处理模块用于对特征粗糙度数据和光谱色阶数据进行二阶导数的求取,将图像的特征值转换为矢量数据。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江旺能生态科技有限公司,未经浙江旺能生态科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210111186.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top