基于机器视觉的建筑垃圾自动分类系统研究

• 作者: 刘久晨 殷晨波 袁祖强 郑龙海 陈曦
• 来源期刊: 机械工程与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 SFS算法 SVM分类器 垃圾自动分类 建筑垃圾
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TP273|TP242.6+2
• 字数: 2421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6413.2019.06.006

摘要

针对现有建筑垃圾分类不清,且自动化程度不高的情况,提出了一种基于机器视觉与称重技术相结合的分类方法,即将建筑垃圾中的木材和碎砖石进行标识分类.该方法首先利用带传动系统中的称重传感器测量经过物体的质量,并通过图像采集装置获取物体的左、右视图和俯视图,根据明暗信息恢复形状算法(SFS算法)获得物体表面高度,求取目标物体体积;然后把对应物体的质量与体积进行编号存储,经SVM分类学习后,能够有效地将建筑垃圾中常见的木头和砖石进行自动分类并回收利用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷晨波	南京工业大学机械与动力工程学院	208	1210	16.0	23.0
2	袁祖强	南京工业大学机械与动力工程学院	57	235	10.0	13.0
3	陈曦	南京工业大学机械与动力工程学院	19	29	3.0	3.0
4	郑龙海	南京工业大学机械与动力工程学院	4	1	1.0	1.0
5	刘久晨	南京工业大学机械与动力工程学院	3	1	1.0	1.0