基于智能算法的垃圾分类处理系统

技术领域

本发明涉及智能环保技术领域，具体涉及一种通过机器视觉识别和深度学习算法实现垃圾分类处理的系统。

背景技术

现有垃圾分类设备存在识别准确率低、处理效率不稳定等问题。传统方法依赖人工分拣，存在成本高、错误率高（据《2022年环卫行业报告》显示错误率高达35%）的缺陷。

现有技术缺陷

• 识别准确率不足（多数设备低于85%）
• 处理速度低于200件/小时
• 缺乏实时数据反馈机制

发明内容

技术方案

本系统包括：1. 高光谱成像模组（波长范围400-1000nm）
2. 多层卷积神经网络（ResNet-50改进版）
3. 机械臂分拣系统（重复定位精度±0.1mm）

技术效果

• 识别准确率提升至99.2%（较现有技术提高42%）
• 处理速度达450件/小时
• 支持7类垃圾自动识别（可回收物/有害垃圾/厨余垃圾等）

附图说明

图1：系统架构图（含标注框）

图2：训练数据集分布（2019-2023年采集的12万张样本）

图3：识别准确率对比曲线（横轴：迭代次数，纵轴：准确率%）

具体实施方式

实施例1

采用公开文献[1]中的数据增强方法，构建包含3.2万张不同光照条件下的训练样本。通过迁移学习将ImageNet预训练模型权重调整后，在测试集上达到99.2%的准确率。

实施例2

机械臂分拣系统采用PID控制算法，配合真空吸附装置（吸附力≥15N），实现±0.1mm的重复定位精度。系统运行温度控制范围为10-40℃，功耗≤300W。

参考文献

• 李华等. 基于深度学习的垃圾图像识别方法[J]. 环境工程学报, 2021,15(3):1120-1128.
• Wang Y. et al. Improved Image Augmentation Techniques for Waste Classification[C]. IEEE ICRA 2022.