[发明专利]基于红外光栅检测的回收机包装物形状识别方法和系统

摘要

本发明提供一种基于红外光栅检测的回收机包装物形状识别方法和系统，网络服务平台包括：平台网络通信模块、包装物形状特征配置文件生成模块、回收机配置模块和平台告警模块；回收机终端模块包括：红外光栅状态检测模块、包装物识别模块、投包装物返利模块、终端告警检测模块、终端网络通信模块和终端维护管理模块；红外光栅采集系统包括：直流电机和皮带传送装置、红外光栅采集模块、红外光栅通信模块。优点为：(1)采用红外光栅装置进行包装物形状尺寸的检测，具有较高的灵敏度和精度；另外，红外光栅装置不易受光照因素的影响，稳定性高、使用寿命长且维护费用低。(2)本发明的特征提取算法对噪声具有较强的鲁棒性和容错能力。

主权项

一种基于红外光栅检测的回收机包装物形状识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，生成包装物形状特征配置文件，步骤如下：步骤1.1，终端回收机配置有条码枪和红外光栅采集装置；所述终端回收机采用所述条码枪扫描包装物的包装物条码数据；同时，所述终端回收机采用所述红外光栅采集装置采集到包装物的N条红外光栅数据；其中，N为自然数；N条红外光栅数据为包装物N个不同部位的尺寸数据；步骤1.2，所述终端回收机将所述包装物条码数据以及对应的N条红外光栅数据上传到网络服务平台；步骤1.3，所述网络服务平台对所述包装物条码数据对应的N条红外光栅数据进行特征提取，将每一条红外光栅数据映射到包装物特征向量空间的一个特征向量，由此得到由N个特征向量组成的包装物特征向量空间；步骤1.4，对于所述包装物特征向量空间，根据统计学原理，剔除偏离均值过大的异常特征向量，对正常特征向量的特征值按属性计算平均值和标准差，获得包装物特征的均值和正常变化范围，从而得到该包装物条码数据所对应的包装物形状特征数据；其中，所述包装物形状特征数据即为包装物特征的均值和正常变化范围；步骤1.5，采用步骤1.1‑步骤1.4的方式，继续对下一个包装物进行特征提取，如此不断循环，得到多个包装物条码数据，每个所述包装物条码数据均对应有包装物形状特征数据；将每个包装物条码数据以及对应的包装物形状特征数据存储到配置文件中，由此得到所述包装物形状特征配置文件；步骤2，包装物形状实际识别过程，步骤如下：步骤2.1，所述终端回收机接收网络服务平台下发的所述包装物形状特征配置文件，并将所述包装物形状特征配置文件加载到内存中；步骤2.2，当终端回收机被投入包装物时，所述终端回收机采用所述条码枪扫描包装物的包装物条码数据；同时，所述终端回收机采用所述红外光栅采集装置采集到包装物的N条红外光栅数据；步骤2.3，所述终端回收机对步骤2.2采集到的所述N条红外光栅数据进行特征提取，得到由N个特征向量组成的包装物特征向量空间；步骤2.4，所述终端回收机判断步骤2.2中，所述条码枪是否成功扫描获取到包装物条码数据；如果扫码成功，则执行步骤2.5‑步骤2.6；如果扫码失败，则执行步骤2.7；步骤2.5，所述终端回收机进一步判断所述包装物形状特征配置文件中是否存在获取到的所述包装物条码数据，如果不存在，则将步骤2.4得到的包装物条码数据以及步骤2.3得到的包装物特征向量空间上传到所述网络服务平台，由所述网络服务平台更新包装物形状特征配置文件；如果存在，则执行步骤2.6；步骤2.6，所述终端回收机查找所述包装物形状特征配置文件，获得与步骤2.4得到的包装物条码数据对应的包装物形状特征数据；所述包装物形状特征数据即为包装物特征的均值和正常变化范围；然后，所述终端回收机判断步骤2.3得到的包装物特征向量空间是否与查找到的所述包装物形状特征数据相匹配，如果匹配成功，则回收包装物；如果匹配不成功，则拒绝回收包装物；步骤2.7，所述终端回收机从所述包装物形状特征配置文件中提取历史投包装物频率最高的若干项包装物形状特征数据；然后，将步骤2.3得到的包装物特征向量空间依次与各项包装物形状特征数据进行匹配，如果匹配成功，则回收包装物；如果匹配不成功，则拒绝回收包装物。