我國(guó)建筑垃圾存量較大,建筑垃圾的資源回收利用迫在眉睫。其中,固廢分揀是建筑垃圾資源化中的關(guān)鍵技術(shù),即對(duì)固廢圖像進(jìn)行分割識(shí)別從而指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行分揀。但是,現(xiàn)有的圖像分割算法并不適用于固廢分揀這一特定場(chǎng)景。固廢對(duì)象易被粉塵和垃圾碎屑遮擋,導(dǎo)致視覺特征嚴(yán)重退化。傳統(tǒng)通過(guò)顏色和邊緣信息實(shí)現(xiàn)分割的方法幾乎失效。而融合RGB-D信息的分割算法也無(wú)法滿足固廢分揀的技術(shù)要求。針對(duì)上述問(wèn)題,本文針對(duì)固廢圖像分割這一任務(wù),提出了基于歧義區(qū)提取的固廢對(duì)象分割,并在提出的算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)全連接條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。本文的主要工作成果如下:1.建立了固廢數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括4種常見的固廢物體,物體在形狀和大小上存在較大差異。通過(guò)深度攝像頭,采集固廢的RGB圖像和點(diǎn)云。對(duì)數(shù)據(jù)集中每一張圖像進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)記,提供了分割的真實(shí)值。2.利用深度信息建立背景模型,并提出了一種基于歧義區(qū)提取的固廢對(duì)象分割方法。該方法在提取易分割出錯(cuò)的歧義區(qū)域的同時(shí),將粘連的固廢對(duì)象有效地分割開。最后,通過(guò)對(duì)歧義區(qū)的再處理,進(jìn)而得到高精度分割結(jié)果。3.構(gòu)建全連接條件隨機(jī)場(chǎng)模型,提出一種適用于嚴(yán)重退化圖像的固廢對(duì)象分割能量函數(shù),在全局上實(shí)現(xiàn)對(duì)... 

【文章來(lái)源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

傳統(tǒng)處理方式

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文水域，污染水環(huán)境；如果建筑垃圾堆放在城市中，則會(huì)影響城市的環(huán)境和美觀，還存在安全隱患。焚燒處理，建筑垃圾中的可燃成分會(huì)產(chǎn)生很多有毒的致癌物質(zhì)，造成嚴(yán)重的空氣污染。而人工處理，受限于人力，只能回收建筑垃圾中的極小部分，效率非常低。而且在處理過(guò)程中，也存在一定的危險(xiǎn)性�？偠灾�，傳統(tǒng)的處理方式并不能很好的解決建筑垃圾問(wèn)題。所以，迫切需要一種新的思路來(lái)處理建筑垃圾。

需求的碎物進(jìn)行分揀，與其他固體垃圾分離。它是軟件與硬件的完美結(jié)合：多種傳感器對(duì)各種垃圾進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)控，基于學(xué)習(xí)的智能化控制軟件對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析；高效耐用的工業(yè)機(jī)器人快速、準(zhǔn)確地對(duì)各種形狀和大小的垃圾碎片進(jìn)行抓取。通過(guò)ZenRobotics 回收機(jī)，可以對(duì)各種金屬、不同等級(jí)的木材、礦物、硬質(zhì)塑料和紙板進(jìn)行分揀。兩套 ZenRobotics 回收機(jī)一天可處理 2000 噸垃圾，24 小時(shí)都不用停機(jī)，相當(dāng)于48個(gè)人的工作量，人力成本節(jié)省明顯，而這就意味著更高的回收率和利潤(rùn)率。ZenRobotics垃圾回收設(shè)備之所以表現(xiàn)如此優(yōu)秀，在于它不僅僅依靠二維圖像特征，而是結(jié)合了多個(gè)傳感器的傳感數(shù)據(jù)。ZenRobotics 垃圾回收設(shè)備中，主要傳感器包括：NIR-近紅外光譜傳感器，高分辨率 RGB 相機(jī)，金屬探測(cè)器，可見光譜傳感器，三維激光掃描儀等。這個(gè)感官網(wǎng)絡(luò)被稱為 ZenRobotics“大腦”，大量的傳感器信息進(jìn)行信息融合，加上引入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，使機(jī)器人能夠極準(zhǔn)確、快速地進(jìn)行垃圾分類。但是，使用大量的傳感器也導(dǎo)致系統(tǒng)的硬件成本非常高，而并不利于普及。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3230318