本發(fā)明涉及紡織品處理的領(lǐng)域，尤其涉及一種基于圖像處理的廢舊紡織品智能識(shí)別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、衣服和床上用品等紡織品屬于快消品，其更新?lián)Q代速度較大，使得廢舊紡織品成為固體垃圾的重要來源。廢舊紡織品含有大量化學(xué)物質(zhì)和染料，特別是人造纖維類紡織品，其在自然條件下難以降解，若直接對(duì)廢棄紡織品進(jìn)行填埋，不僅占用土地空間，還對(duì)土壤和地下水造成污染。為了避免廢舊紡織品造成環(huán)境污染，需要對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行循環(huán)利用。但是廢舊紡織品除了包括纖維物質(zhì)外，還包括金屬構(gòu)件等非纖維物質(zhì)，為了提高廢舊紡織品的循環(huán)利用效率，需要對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行全面的篩選分類，還需要對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行清洗等操作，這樣才能保證不同類型廢舊紡織品獲得匹配的循環(huán)利用操作。傳統(tǒng)的廢舊紡織品回收大多數(shù)操作都依賴人工方式來實(shí)現(xiàn)，不能對(duì)海量廢舊紡織品進(jìn)行快速高效的篩選回收處理，降低廢舊紡織品的回收循環(huán)利用效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于圖像處理的廢舊紡織品智能識(shí)別系統(tǒng)及方法，其在分揀操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，以此調(diào)整分揀操作的操作狀態(tài)，對(duì)廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)準(zhǔn)確定位分揀，降低廢舊紡織品的雜質(zhì)含量；在洗滌操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行可見光圖像識(shí)別，得到洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息，判斷洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，以此調(diào)整洗滌操作的操作狀態(tài)，提高廢舊紡織品的清洗效率和防止廢舊紡織品內(nèi)部細(xì)菌等微生物的滋生；還在分類操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行可見光圖像識(shí)別，得到廢舊紡織品的外觀特征信息，以此確定廢舊紡織品匹配的分類回收通道，對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行精確的分類回收篩選；并基于匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整對(duì)廢舊紡織品的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)，提高廢舊紡織品的回收效率和自動(dòng)智能化程度。

2、本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、一種基于圖像處理的廢舊紡織品智能識(shí)別系統(tǒng)，包括：

4、熱紅外識(shí)別模塊，用于對(duì)處于分揀操作的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息；

5、分揀操作調(diào)整模塊，用于基于所述非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，調(diào)整所述分揀操作的操作狀態(tài)；

6、第一可見光視覺識(shí)別模塊，用于對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第一可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品在洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息；

7、洗滌操作調(diào)整模塊，用于基于所述清洗水狀態(tài)變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，從而調(diào)整所述洗滌操作的操作狀態(tài)；

8、第二可見光視覺識(shí)別模塊，用于對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第二次可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀特征信息；

9、轉(zhuǎn)移操作調(diào)整模塊，用于基于所述外觀特征信息，確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；并基于所述匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)。

10、可選地，所述熱紅外識(shí)別模塊用于對(duì)處于分揀操作的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，包括：

11、對(duì)處于分揀流水線的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外掃描成像，得到所述廢舊紡織品的熱紅外圖像；對(duì)所述熱紅外圖像進(jìn)行光譜轉(zhuǎn)換識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的熱紅外吸收光譜分布信息；基于所述熱紅外吸收光譜分布信息，確定所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)含量和分布位置；

12、所述分揀操作調(diào)整模塊用于基于所述非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，調(diào)整所述分揀操作的操作狀態(tài)，包括：

13、基于所述非纖維物質(zhì)含量，判斷所述廢舊紡織品是否屬于可回收的廢舊紡織品；若屬于可回收的廢舊紡織品，則基于所述非纖維物質(zhì)分布位置，調(diào)整對(duì)所述廢舊紡織品的非纖維物質(zhì)的分揀剔除操作的操作位置；若不屬于可回收的廢舊紡織品，則直接將所述廢舊紡織品移出分揀操作流水線。

14、可選地，基于所述非纖維物質(zhì)分布位置，調(diào)整對(duì)所述廢舊紡織品的非纖維物質(zhì)的分揀剔除操作的操作位置，包括：

15、步驟s1，設(shè)需要分揀剔除的非纖維物質(zhì)的寬度值為w，相對(duì)于水平操作平臺(tái)的高度值為h，則為了保證機(jī)械手單一抓取就能成功將所述非纖維物質(zhì)抓取到，則機(jī)械手的最佳抓取角度為：

16、

17、在上述公式(1)中，θ為機(jī)械手的最佳抓取角度，為所述非纖維物質(zhì)分布密度d所對(duì)應(yīng)的角度修正函數(shù)，其與非纖維物質(zhì)的分布密度相關(guān)，其能夠根據(jù)對(duì)所述非纖維物質(zhì)的歷史抓取經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)確定；

18、步驟s2，設(shè)需要分揀剔除的非纖維物質(zhì)的面積為a，周長(zhǎng)為c，則為了保證機(jī)械手單一抓取就能成功將非纖維物質(zhì)抓取到，機(jī)械手的施加到所述非纖維物質(zhì)上的最佳力度為：

19、f＝k1amcn(2)

20、在上述公式(2)中，f為機(jī)械手的施加到所述非纖維物質(zhì)上的最佳力度，k1、m、n分別為預(yù)設(shè)力度調(diào)節(jié)系數(shù)、預(yù)設(shè)面積常數(shù)和預(yù)設(shè)周長(zhǎng)調(diào)節(jié)系數(shù)；

21、步驟s3，根據(jù)上述步驟s1和s2的計(jì)算結(jié)果，確定機(jī)械手的實(shí)際抓取力，

22、fs＝fcos(θ)(3)

23、在上述公式(3)中，fs為機(jī)械手的實(shí)際抓取力，η為預(yù)設(shè)摩擦系數(shù)；

24、再通過機(jī)械手根據(jù)實(shí)際抓取力fs及最佳抓取角度θ，對(duì)目標(biāo)廢舊紡織品的非纖維物質(zhì)進(jìn)行分揀剔除操作。

25、可選地，所述第一可見光視覺識(shí)別模塊用于對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第一可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品在洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息，包括：

26、對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行可見光動(dòng)態(tài)拍攝，得到相應(yīng)的動(dòng)態(tài)洗滌影像；對(duì)所述動(dòng)態(tài)洗滌影像進(jìn)行分幀處理，得到洗滌圖片幀隊(duì)列；對(duì)所述洗滌圖片幀隊(duì)列進(jìn)行像素色度識(shí)別，得到所述洗滌操作過程中清洗水的色度變化信息；

27、所述洗滌操作調(diào)整模塊用于基于所述清洗水狀態(tài)變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，從而調(diào)整所述洗滌操作的操作狀態(tài)，包括：

28、基于所述色度變化信息，估計(jì)所述清洗水在所述洗滌操作過程中的污漬微粒析出速度變化信息；再基于所述污漬微粒析出速度變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)；若處于極限狀態(tài)，則增大所述洗滌操作的潔凈水輸送流量；若不處于極限狀態(tài)，則保持所述洗滌操作當(dāng)前的潔凈水輸送流量不變。

29、可選地，所述第二可見光視覺識(shí)別模塊用于對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第二次可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀特征信息，包括：

30、對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行可見光雙目拍攝，得到相應(yīng)的雙目影像；基于所述雙目影像的雙目視差，生成相應(yīng)的三維影像；對(duì)所述三維影像進(jìn)行像素輪廓識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀輪廓特征信息；基于所述外觀輪廓特征信息，得到所述廢舊紡織品的編織結(jié)構(gòu)完整程度，以此確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；

31、所述轉(zhuǎn)移操作調(diào)整模塊用于基于所述外觀特征信息，確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；并基于所述匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)，包括：

32、對(duì)所述匹配的分類回收通道進(jìn)行紡織品運(yùn)輸容量識(shí)別，得到所述匹配的分類回收通道的剩余可運(yùn)輸容量；基于所述剩余可運(yùn)輸容量，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移壓縮操作參數(shù)；其中，所述轉(zhuǎn)移壓縮操作參數(shù)包括對(duì)所述廢舊紡織品進(jìn)行折疊壓縮操作的壓縮量。

33、一種基于圖像處理的廢舊紡織品智能識(shí)別方法，包括：

34、對(duì)處于分揀操作的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息；基于所述非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，調(diào)整所述分揀操作的操作狀態(tài)；

35、對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第一可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品在洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息；基于所述清洗水狀態(tài)變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，從而調(diào)整所述洗滌操作的操作狀態(tài)；

36、對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第二次可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀特征信息；基于所述外觀特征信息，確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；并基于所述匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)。

37、可選地，對(duì)處于分揀操作的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息；基于所述非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，調(diào)整所述分揀操作的操作狀態(tài)，包括：

38、對(duì)處于分揀流水線的廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外掃描成像，得到所述廢舊紡織品的熱紅外圖像；對(duì)所述熱紅外圖像進(jìn)行光譜轉(zhuǎn)換識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的熱紅外吸收光譜分布信息；基于所述熱紅外吸收光譜分布信息，確定所述廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)含量和分布位置；

39、基于所述非纖維物質(zhì)含量，判斷所述廢舊紡織品是否屬于可回收的廢舊紡織品；若屬于可回收的廢舊紡織品，則基于所述非纖維物質(zhì)分布位置，調(diào)整對(duì)所述廢舊紡織品的非纖維物質(zhì)的分揀剔除操作的操作位置；若不屬于可回收的廢舊紡織品，則直接將所述廢舊紡織品移出分揀操作流水線。

40、可選地，對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第一可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品在洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息；基于所述清洗水狀態(tài)變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，從而調(diào)整所述洗滌操作的操作狀態(tài)，包括：

41、對(duì)處于洗滌操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行可見光動(dòng)態(tài)拍攝，得到相應(yīng)的動(dòng)態(tài)洗滌影像；對(duì)所述動(dòng)態(tài)洗滌影像進(jìn)行分幀處理，得到洗滌圖片幀隊(duì)列；對(duì)所述洗滌圖片幀隊(duì)列進(jìn)行像素色度識(shí)別，得到所述洗滌操作過程中清洗水的色度變化信息；

42、基于所述色度變化信息，估計(jì)所述清洗水在所述洗滌操作過程中的污漬微粒析出速度變化信息；再基于所述污漬微粒析出速度變化信息，判斷所述洗滌操作是否處于極限狀態(tài)；若處于極限狀態(tài)，則增大所述洗滌操作的潔凈水輸送流量；若不處于極限狀態(tài)，則保持所述洗滌操作當(dāng)前的潔凈水輸送流量不變。

43、可選地，對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行第二次可見光圖像識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀特征信息；基于所述外觀特征信息，確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；并基于所述匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)，包括：

44、對(duì)處于分類操作的所述廢舊紡織品進(jìn)行可見光雙目拍攝，得到相應(yīng)的雙目影像；基于所述雙目影像的雙目視差，生成相應(yīng)的三維影像；對(duì)所述三維影像進(jìn)行像素輪廓識(shí)別，得到所述廢舊紡織品的外觀輪廓特征信息；基于所述外觀輪廓特征信息，得到所述廢舊紡織品的編織結(jié)構(gòu)完整程度，以此確定所述廢舊紡織品匹配的分類回收通道；

45、對(duì)所述匹配的分類回收通道進(jìn)行紡織品運(yùn)輸容量識(shí)別，得到所述匹配的分類回收通道的剩余可運(yùn)輸容量；基于所述剩余可運(yùn)輸容量，調(diào)整將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移壓縮操作參數(shù)；其中，所述轉(zhuǎn)移壓縮操作參數(shù)包括對(duì)所述廢舊紡織品進(jìn)行折疊壓縮操作的壓縮量。

46、可選地，當(dāng)完成將所述廢舊紡織品轉(zhuǎn)移至所述匹配的分類回收通道的轉(zhuǎn)移操作后，還包括：

47、對(duì)所有廢舊紡織品進(jìn)行色彩視覺識(shí)別，確定所有廢舊紡織品各自的色彩特征信息；再基于所述色彩特征信息，對(duì)所有廢舊紡織品進(jìn)行分類，得到若干廢舊紡織品集合；其中，每個(gè)廢舊紡織品集合下屬所有廢舊紡織品的色度值差異在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)。

48、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

49、本技術(shù)提供的基于圖像處理的廢舊紡織品智能識(shí)別系統(tǒng)及方法在分揀操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行熱紅外圖像識(shí)別，得到非纖維物質(zhì)存在狀態(tài)信息，以此調(diào)整分揀操作的操作狀態(tài)，對(duì)廢舊紡織品內(nèi)部的非纖維物質(zhì)準(zhǔn)確定位分揀，降低廢舊紡織品的雜質(zhì)含量；在洗滌操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行可見光圖像識(shí)別，得到洗滌操作中的清洗水狀態(tài)變化信息，判斷洗滌操作是否處于極限狀態(tài)，以此調(diào)整洗滌操作的操作狀態(tài)，提高廢舊紡織品的清洗效率和防止廢舊紡織品內(nèi)部細(xì)菌等微生物的滋生；還在分類操作時(shí)對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行可見光圖像識(shí)別，得到廢舊紡織品的外觀特征信息，以此確定廢舊紡織品匹配的分類回收通道，對(duì)廢舊紡織品進(jìn)行精確的分類回收篩選；并基于匹配的分類回收通道的紡織品運(yùn)輸狀態(tài)信息，調(diào)整對(duì)廢舊紡織品的轉(zhuǎn)移操作狀態(tài)，提高廢舊紡織品的回收效率和自動(dòng)智能化程度。