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机器视觉如何帮助垃圾分类?

发布时间:2022年01月21日

   要说2019上半年网络热搜词语排名第一,当属“垃圾分类”,自上海成为中国首个垃圾分类试点城市以来,该规定引起网民的强烈讨论,网友纷纷表示,“简直要逼疯上海人的节奏”,干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾、有害垃圾……傻傻分不清,还有人调侃:“这辈子有没有为垃圾分类拼过命?”垃圾分类正在改变人们的生活习惯,很多朋友也深有同感。在这些现象背后,有许多问题值得我们思考。


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      垃圾分类习惯的养成并非一日之事,在分类规定推行初期,偶有误投也是难以避免的。如何解决人工手动分类效率较低,投放错误等问题?通过何种手段能够加强对分类情况的监管?这些问题不仅出现在国内,是全人类在资源再利用的过程中共同面对的难题。随着科学技术的迭代升级,我们是否可以利用人工智能来帮助甚至代替人类解决垃圾分类的问题?下面要分享的是机器视觉系统在垃圾分类领域的实践和应用。

视觉分拣机器人

      垃圾分拣机器人,是基于人工智能的视觉分析系统对垃圾进行分类。它的特点在于对垃圾精细的辨别和分析能力。


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       例如,分析出木材的质量,分辨出聚合物和塑料的区别等。此类分拣机器人设计有废旧物品自动回收技术,由多层神经网络及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉信息,下一步便是利用人工智能对物品进行鉴别。根据物品的化学成分、大小、价值和位置来确定分拣的优先级,确保取得最优结果;判断完毕后,机器人便可进行分拣。

      值得一提的是,垃圾分拣需多个机器人协同操作,由单个机器人进行分拣操作效率较低,速度较慢,也有很多物品被遗漏了下来。但在实际流水线工作中,多台机器人同时进行工作,遗漏下来的物品就微乎其微了。

好博KINEYE®3D机器视觉

      通过上述人工智能在垃圾分类领域中的应用,我们不难发现,好博与欧洲科研机构联合研发的KINEYE®3D机器视觉系统同样具有此类强大的功能。在自动化生产中线中,KINEYE®3D视觉可以完成对目标对象的即时在线检测、筛选,被测目标无需停止。在检测过程中可以通过系统软件预先设置目标筛选标准(包括目标体积、材质等),从而实现机器人或机械手臂精准定位、快速抓取筛选的功能。


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机器视觉工作方式

①视觉传感器单元对垃圾流进行扫描

②视觉系统大脑控制软件用于分析数据和控制机器人

③视觉系统大脑可识别各种材料、物体和抓取位置

④控制系统引导机器人可选取所需的物体

⑤机器人对同一位置的多种碎物进行分类  


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      虽然机器视觉系统现在主要应用于垃圾分类的执行阶段,较为初级,但随着技术的不断提升与创新,相信在不远的未来,人工智能技术能够帮助人类完成更复杂的工作,在垃圾分类和资源利用领域发挥更大作用。


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