發(fā)布時(shí)間：2020-05-06 06:53

【摘要】：在環(huán)保領(lǐng)域中,針對生活垃圾的有效處理和相關(guān)高價(jià)值廢品的回收再利用,已逐步成為社會(huì)發(fā)展日益關(guān)注的焦點(diǎn),其中針對垃圾的分類過程是生活垃圾處理的關(guān)鍵。在我國當(dāng)前國情條件下,垃圾處理廠中垃圾分類處理多采用人工流水線分揀的方式進(jìn)行,該方式存在環(huán)境惡劣、勞動(dòng)強(qiáng)度大、分揀效率低和自動(dòng)化程度弱的弊端,遠(yuǎn)不能滿足我國環(huán)保資源回收利用的發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步需要。隨著我國工業(yè)自動(dòng)化水平的不斷提升,自動(dòng)化生產(chǎn)模式已多行業(yè)得到了良好的應(yīng)用,但在環(huán)保行業(yè)中受到起步晚、投入少、分揀難度大等因素制約,適用于我國國情的自動(dòng)化分揀設(shè)備匱乏,因此針對環(huán)保行業(yè)的垃圾分揀需求,以自動(dòng)化工業(yè)設(shè)備替代人工分揀的方案勢在必行,研發(fā)生活垃圾智能分揀系統(tǒng)有重要意義。首先,本文介紹了生活垃圾智能分揀系統(tǒng)設(shè)計(jì)的總體方案,采用機(jī)器視覺作為信息輸入,采用分類識別算法提取目標(biāo)物體角度、位置信息,使用工業(yè)機(jī)器人代替人工完成分揀工作,其系統(tǒng)主要由目標(biāo)識別單元和分揀控制單元兩部分構(gòu)成,為后文的設(shè)計(jì)和介紹確定了技術(shù)路線。其次,在目標(biāo)識別單元方面,針對我國垃圾分類率低,流水線上目標(biāo)具有復(fù)雜背景環(huán)境的特點(diǎn),以礦泉水瓶作為分揀目標(biāo),設(shè)計(jì)了一種基于FasterRCNN目標(biāo)檢測模型的改進(jìn)算法,同時(shí)針對小尺寸目標(biāo)使用了基于HyperColumn的方案,對原始VGG16分類網(wǎng)絡(luò)做出了改進(jìn),結(jié)合人機(jī)交互糾錯(cuò)機(jī)制提高對目標(biāo)分類識別的正確性和有效性,并對目標(biāo)識別單元的硬件進(jìn)行設(shè)計(jì)。然后,在分揀控制單元方面,依據(jù)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)進(jìn)行了機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)分析,介紹了工業(yè)機(jī)器人的選型,構(gòu)建了坐標(biāo)系對機(jī)械臂的協(xié)同控制邏輯進(jìn)行了設(shè)計(jì),并針對復(fù)雜環(huán)境分揀要求,為確保分揀過程的穩(wěn)定性設(shè)計(jì)了機(jī)械臂末端執(zhí)行器。最后,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中對系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證,一方面通過實(shí)地拍攝照片輸入系統(tǒng)運(yùn)行目標(biāo)識別算法的方式對目標(biāo)識別Faster-RCNN模型算法進(jìn)行了驗(yàn)證,另一方面通過在實(shí)驗(yàn)室中連接搭建真實(shí)測試環(huán)境模擬實(shí)際運(yùn)行工況對系統(tǒng)設(shè)計(jì)的正確性和可行性進(jìn)行了驗(yàn)證。
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文友好型社會(huì)的發(fā)展需求，對解決北京等特大型城市的發(fā)展與環(huán)境破壞的矛盾意義尤為重要[3, 4]。垃圾分揀是實(shí)現(xiàn)城市生活垃圾資源回收處理的前提，而垃圾的自動(dòng)分揀技術(shù)是垃圾分揀的必然發(fā)展趨勢。在垃圾回收處理系統(tǒng)中，垃圾分揀是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其速率制約整個(gè)生產(chǎn)線的效率，是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵過程。目前，生活垃圾分揀線主要采用人工分揀的方式，以傳送帶將生活垃圾持續(xù)平鋪傳送，其兩側(cè)站立多名工人以手抓取的方式對垃圾進(jìn)行分揀。傳送帶不間斷運(yùn)行，工人長期在垃圾旁邊進(jìn)行重復(fù)性的垃圾分揀工作，手工分揀工作不僅量大、長期工作容易疲勞、自動(dòng)化程度差因而分揀效率低，，且具有工作環(huán)境惡劣等弊端[5]。因此，生活垃圾處理生產(chǎn)線急需采用自動(dòng)化機(jī)器人系統(tǒng)替代人工分揀，將垃圾處理廠打造成無人化、智能化的智慧工廠。復(fù)雜環(huán)境下的目標(biāo)分類識別是當(dāng)前機(jī)器視覺檢測技術(shù)的關(guān)鍵難題，目前為止，針對具有粘連和遮掩的目標(biāo)對象的分類，尚未有成熟的視覺處理產(chǎn)品可以滿足此需求。特別是與工業(yè)機(jī)械臂實(shí)時(shí)配合的視覺辨識技術(shù)也沒有成熟的解決方案。

零件進(jìn)行檢測分揀；但針對生活垃圾分揀、回收能分揀系統(tǒng)，國內(nèi)暫時(shí)沒有廠家開展類似用于生活研發(fā)，分析其原因一方面是由于我國環(huán)保行業(yè)的成前人工成本可控，針對工業(yè)化系統(tǒng)分揀市場需求尚國垃圾分類基礎(chǔ)條件差，多種物體混雜，智能分揀環(huán)境較為惡劣，但是人工分揀識別率高，能夠滿足垃圾檢測識別和垃圾抓取分揀等關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)，屬，在國內(nèi)方面，針對機(jī)器視覺的生活垃圾分揀系統(tǒng)。究情況國家環(huán)保產(chǎn)業(yè)起步早，對垃圾分揀的相關(guān)技術(shù)的研enRobotics 公司 2011 年研制出了一款機(jī)器人，如圖筑垃圾中識別出可回收利用的物品，并實(shí)現(xiàn)將其分了來自 Invus 的 1300 萬歐元的投資，用于支持該公
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：X799.3;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2650868