[发明专利]一种自动分类系统有效
申请号: | 201910276837.1 | 申请日: | 2019-04-08 |
公开(公告)号: | CN109928107B | 公开(公告)日: | 2022-11-29 |
发明(设计)人: | 杨杰;康庄;李家俊;李桂兰;何浪;陈智超 | 申请(专利权)人: | 江西理工大学 |
主分类号: | B65F1/00 | 分类号: | B65F1/00;B65F1/14 |
代理公司: | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人: | 黄雪 |
地址: | 341000 江*** | 国省代码: | 江西;36 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 自动 分类 系统 | ||
1.一种自动分类系统,其特征在于,包括:摄像头、LED灯、蓄电池、太阳能板、控制板、自动分类垃圾桶;所述自动分类垃圾桶包括筒身(1)、第一舵机(2)、第二舵机(5)、两个半圆形控制挡板(4)、分类挡板(7),两个半圆形控制挡板水平放置,每个所述控制挡板(4)分别连接1个水平中心轴柱(3),将所述筒身(1)的内部分割为上、下两个箱体,所述控制挡板可打开或封闭上箱体底部;其中,所述摄像头、LED灯、蓄电池、太阳能板以及所述控制板,均容纳于所述上箱体的上顶部;所述太阳能板的输出端连接所述蓄电池,所述蓄电池为所述摄像头、LED灯、控制板、所述第一舵机(2)以及所述第二舵机(5)供电;所述控制板包括有:图像接收单元,其连接所述摄像头,用于获取所述摄像头所采集的图像;图像处理单元,用于处理所述图像,识别该图像中物体的种类;舵机控制单元,其连接所述第一舵机(2)和所述第二舵机(5),用于根据图像处理单元所识别的该物体的种类驱动所述第二舵机(5)以通过垂直中心轴柱(6)带动所述分类挡板(7),将上箱体内所容纳的该物体移动至其分类所对应的控制挡板(4)的上方,而后驱动所述第一舵机(2)以通过所述水平中心轴柱(3)带动所述控制挡板(4)翻转,使得该物体落入该控制挡板(4)下与该物体的种类相对应的分类箱体内;
所述筒身(1)侧壁的上部设置有至少一个垃圾丢入口(8);所述第一舵机(2)固定于所述筒身(1)侧壁的外部,所述第一舵机(2)连接有水平中心轴柱(3),所述水平中心轴柱(3)沿所述筒身(1)的直径方向贯穿所述筒身(1)的内部,所述水平中心轴柱(3)由所述第一舵机(2)驱动而旋转;所述第二舵机(5)设置于所述上箱体的上顶部,所述第二舵机(5)连接有垂直中心轴柱(6),所述垂直中心轴柱(6)沿所述筒身(1)的轴向贯穿所述上箱体的内部;所述垂直中心轴柱(6)由所述第二舵机(5)驱动而旋转;所述控制挡板(4)能够以所述水平中心轴柱(3)为轴,随所述水平中心轴柱(3)的旋转而翻转以打开或封闭所述上箱体的底部,使得所述上箱体内所容纳的物体落入所述下箱体;
所述分类挡板(7)中部连接所述垂直中心轴柱(6)的下端,将所述上箱体分割为两部分;所述分类挡板(7)能够以所述垂直中心轴柱(6)为轴,随所述垂直中心轴柱(6)的旋转而转动,以驱动所述上箱体内所容纳的物体移动至其分类所对应的控制挡板(4)的上方;
所述下箱体以所述水平中心轴柱(3)为边界分割为多个分类箱体,每一块所述控制挡板(4)分别对应有一个所述分类箱体,所述各分类箱体的上部分别由一块控制挡板(4)封闭;所述控制板获取所述摄像头所采集的图像,识别该图像中物体的种类,根据该物体的种类驱动所述第二舵机(5)以通过所述垂直中心轴柱(6)带动所述分类挡板(7),将上箱体内所容纳的该物体移动至其分类所对应的控制挡板(4)的上方,而后驱动所述第一舵机(2)以通过所述水平中心轴柱(3)带动所述控制挡板(4)翻转,使得该物体落入该控制挡板(4)下与该物体的种类相对应的分类箱体内;
所述自动分类垃圾桶还包括第一齿轮(21)和第二齿轮(22);所述第一舵机(2)与所述第一齿轮(21)固定连接,所述第一齿轮(21)与所述第二齿轮(22)啮合以将所述第一舵机(2)输出的驱动力传递至所述第二齿轮(22);所述水平中心轴柱(3)包括两个,每一个所述水平中心轴柱(3)分别连接有一个控制挡板(4);所述两个水平中心轴柱(3)分别与所述第一齿轮(21)和第二齿轮(22)连接,所述两个水平中心轴柱(3)分别由所述第一齿轮(21)和第二齿轮(22)驱动以带动其所连接的控制挡板(4)翻转以打开或封闭所述上箱体的底部,使得所述上箱体内所容纳的物体落入所述下箱体中对应该物体种类的分类箱体内;
对垃圾进行分类的步骤包括:
第一步,在有物体进入所述上箱体时,通过所述摄像头采集该物体的图像;
第二步,对所述图像进行去雾清晰增强处理;将所述图像的大小调整为32的整数倍;
第三步,通过YOLO v3方法对处理后的图像进行循环卷积神经网络训练,以对所述处理后的图像中的物体进行种类识别;其步骤具体为:
步骤301,对第二步中所获得的图像进行网格划分;
步骤302,利用k-means或IOU的方法获取对应上述网格的先验框anchor;
步骤303,利用Darknet网络进行训练,将上述第二步中所获得的整张图像作为网络的输入,进行回归计算以在Darknet网络的输出层回归计算获得边界框bounding box的位置及其所属的类别,计算其准确率;
步骤304,利用NMS对上述所获得的边界框bounding box的位置、其所属的类别以及准确率进行过滤处理,过滤掉准确率低于设定阈值的边界框bounding box,根据保留的所述边界框bounding box所对应的边界框bounding box的位置、其所属的类别输出种类识别的结果;
第四步,根据第三步中所识别的物体种类驱动所述第二舵机以通过所述垂直中心轴柱带动所述分类挡板,将上箱体内所容纳的该物体移动至其分类所对应的控制挡板的上方,而后驱动所述第一舵机以通过所述水平中心轴柱带动所述控制挡板翻转,使得该物体落入该控制挡板下与该物体的种类相对应的分类箱体内。
2.如权利要求1所述的自动分类系统,其特征在于,所述第一舵机(2)和所述第二舵机(5)选择为MG995型号舵机。
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