[发明专利]基于机器视觉的废铜米定级方法及系统

说明书

本申请提供一种基于机器视觉的废铜米定级方法及系统。该方法包括：获取待定级废铜米的总质量和总体积；获取待定级废铜米的第一图像，第一图像中的待定级废铜米均匀平铺在传送带表面；将总质量、总体积及第一图像输入三层级联网络模型，以得到待定级废铜米的纯度信息；纯度信息用于表示待定级废铜米的纯度；基于纯度信息，对待定级废铜米定级；待定级废铜米的纯度越高，待定级废铜米的等级越高。本申请的方法，基于机器视觉有效地识别出待定级废铜米中的杂质，并能更加准确、公正地分析待定级废铜米的纯度，从而实现了待定级废铜米的准确、公正地定级定价，进而有利于促进良好的交易氛围。

技术领域

本申请涉及图像处理技术，尤其涉及一种基于机器视觉的废铜米定级方法及系统。

背景技术

废铜回收利用产业有着非常好的发展前景，几十年的发展形成以废铜直接利用为主、精炼电铜为辅的产业结构。从回收、进口拆解到加工利用，已形成一条完整的产业链，回收过程中由于废铜资源竞争激烈，不同品质和纯度的杂铜在回收时的价格差异明显，因此在回收时如何对废铜定级至关重要。

废铜米是废铜中的一个主要类别，其主要是铜中混合了其他胶质、塑料、铁等其他金属，在废铜米回收时，现有的业内的主要定价方式是有经验的人员对废铜米进行抽样评估定级，根据定级结果确定废铜米的回收价格。

在上述过程中，通过人工对废铜米随机抽样进行定级后定价，一方面易存在主观因素，不利于废铜米的准确定级，另一方面耗时耗力，不利于低成本作业。

发明内容

本申请提供一种基于机器视觉的废铜米定级方法及系统，用以更加准确、公正地得到待定级废铜米的纯度，从而有利于促进良好、公正地交易氛围。

一方面，本申请提供一种基于机器视觉的废铜米定级方法，该方法包括：

获取待定级废铜米的总质量和总体积；

获取所述待定级废铜米的第一图像，所述第一图像中的待定级废铜米均匀平铺在传送带表面；

将所述总质量、所述总体积及所述第一图像输入第三层级联网络模型，以得到所述待定级废铜米的纯度信息；所述纯度信息用于表示所述待定级废铜米的纯度；

基于所述纯度信息，对所述待定级废铜米定级，所述待定级废铜米的纯度越高，所述待定级废铜米的等级越高。

在另一种可能实现的方式中，所述基于所述纯度信息，对所述待定级废铜米定级之前，所述方法还包括：

获取N个图像，所述N个图像为将所述待定级废铜米在传送带平铺N次后拍照得到的，所述N大于1，每个图像对应所述待定级废铜米的一次平铺，所述第一图像为所述N个图像中的任一图像；

所述基于所述纯度信息，对所述待定级废铜米定级，包括：

基于每个第一图像所对应的纯度信息，对所述待定级废铜米定级。

在另一种可能实现的方式中，所述基于每个第一图像所对应的纯度信息，对所述待定级废铜米定级，包括：

对每个第一图像所对应的纯度信息进行求平均处理，得到平均纯度信息；

基于所述平均纯度信息，对所述待定级废铜米定级。

在另一种可能实现的方式中，所述三层级联网络模型包括第一层网络模型、第二层网络模型以及第三层网络模型，所述将所述总质量、所述总体积及所述第一图像输入三层级联网络模型，以得到所述待定级废铜米的纯度信息，包括：

将所述第一图像输入所述第一层网络模型，所述第一层网络模型识别并标注所述第一图像中的杂质，以得到标注图像；

将所述标注图像输入所述第二层网络模型，以得到所述第二层网络模型输出的所述标注图像中的铜面积比；