【摘 要】
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塑料制品广泛应用于社会生产生活的方方面面,我国每年都有庞大的塑料产量。然而由于塑料制品种类繁多、外观外形差异大和材质软硬程度不同等因素,给废杂塑料的自动化回收分选带来极大挑战,目前普遍依靠大量的人力进行手动分选。废杂塑料作为一个庞大繁杂的类别,直接分选既不可靠也不便于后续精细化分选。为此,本课题将废杂塑料细分为洗漱用品瓶、饮料瓶、利乐包、快递包装袋和快餐盒五大类,提出了一种基于视觉引导的多类别废杂
【基金项目】
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国家重点研发计划项目,项目名为“基于构效关系的废杂塑料包装物绿色循环与高质利用技术及示范”,所属专项为固废资源化。本课题为该项目的分解课题之一,课题名称为“废杂塑料包装智能识选装备及绿色清洁工艺开发与应用”,课题编号为2019YFC1908201；
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塑料制品广泛应用于社会生产生活的方方面面,我国每年都有庞大的塑料产量。然而由于塑料制品种类繁多、外观外形差异大和材质软硬程度不同等因素,给废杂塑料的自动化回收分选带来极大挑战,目前普遍依靠大量的人力进行手动分选。废杂塑料作为一个庞大繁杂的类别,直接分选既不可靠也不便于后续精细化分选。为此,本课题将废杂塑料细分为洗漱用品瓶、饮料瓶、利乐包、快递包装袋和快餐盒五大类,提出了一种基于视觉引导的多类别废杂塑料实时动态分选系统,并完成系统的硬件平台搭建和软件设计,主要的研究内容如下:（1）构建了6k+张级别的废杂塑料图像数据集,并基于卷积神经网络目标检测模型YOLOX-m实现多类别实时检测任务。利用各种数据增强方法和部署加速方法进一步提升模型的检测精度和推理速度,最终单张图像推理耗时仅需16.811ms,m APCOCO指标达到92.55%。（2）利用SORT目标跟踪算法对检测模型输出目标进行实时跟踪,实现目标去重,避免程序对同一个对象进行重复操作,节省了计算资源。同时,利用目标跟踪算法还可对误检目标进行过滤和漏检目标短期内再跟踪,进一步提高检测模型输出精度。（3）采用求解最小外接矩形的方法精确计算物品角度,从而提高了真空吸盘与物品的贴合面积;利用角度计算中途求得的凸包生成物品深度图掩膜版,精确预测物品高度;利用目标跟踪算法可在多帧图像间建立关联,从而获取物品中心点移动轨迹,进而求得物品速度,从而无需在传送带安装编码器。利用卡尔曼滤波对物品速度进行滤波,减少速度波动程度。（4）设计了数据延迟传输逻辑和机械臂抓取逻辑,实现了废杂塑料在传送带上的动态抓取,极大简化了算法复杂度并提高了抓取效率。为精确求解机械臂移动到物品上方所需时间,将机械臂执行动作分解为三个特征,并采用Light GBM算法进行回归预测。（5）针对废杂塑料的特点完成废杂塑料视觉分选系统的硬件平台搭建和软件界面开发。经过大量实际测试,算法处理高效,物品抓取精准,软件简约实用,系统整体实时性好,运行平稳可靠。
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