CN110064599A - 一种建筑垃圾光学分拣处理***及处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种建筑垃圾光学分拣处理***及处理方法,包括传送带、检测装置、分拣装置和收集装置,传送带用于输送物料,检测装置包括线阵相机和工控机,线阵相机设置于传送带一侧上方,工控机连接所述线阵相机。分拣装置包括PLC***、气泵和吹气阀组,PLC***连接气泵和吹气阀组,吹气阀组设置于传送带一侧下方,收集装置包括多个回收箱,该回收箱设置于吹气阀组一侧,工控机连接PLC***。通过线阵相机配合工控机、PLC***和吹气阀组对建筑垃圾进行分拣处理,线阵相机采集图片信息反馈至工控机,工控机对图片信息分析处理并下达指令至PLC***,PLC***控制吹气阀组将下落的物料喷吹至对应回收箱内,极大地提高了分拣的效率。
Description
技术领域
本发明涉及建筑垃圾分拣领域,具体涉及一种建筑垃圾光学分拣处理***及处理方法。
背景技术
我国是世界上最大的建筑市场,目前的建筑量超过世界总量一半以上,城市建设中垃圾产生和排出的数量也在快速增长,其中,建筑垃圾约占垃圾总量的30%-40%,但是我国建筑垃圾资源化利用率只有5%左右。我国建筑垃圾处理及资源化利用技术水平落后,城市建筑垃圾处理多采用直接填埋的方式,既占用土地又污染环境,与发达国家相比差距较大。建筑垃圾中的许多废弃物经分拣、剔除或粉碎后,类似混凝土、钢材、木材等是可以作为再生资源重新利用的,因此就需要对建筑垃圾进行分类并回收,实现资源化综合利用。
现有的建筑垃圾分拣***主要通过装载机将垃圾运输到传送带上,一些粒度大的石料先经过破碎,再通过滚筒筛的不同筛网对不同粒度石料进行回收。通过使用振动筛,滚筒筛等设备,配合风选技术和其他特殊工艺手段只能分选出体积质量差异较大的物体,同时需要增设人工分拣环节,对传送带上未区分的杂质进行捡拾。这种方法难以高精度分拣大小、颜色、形状相近的建筑垃圾,只能对其进行粗粒度分拣,同时人工分拣的工作也比较脏乱且危险,未能实现对建筑垃圾进行合理利用和再生使用的目的。
发明内容
本发明提供了一种方便生产者使用和维护,并且能有效降低生产成本及提高生产效率的建筑垃圾光学分拣处理***及处理方法,其克服了背景技术中存在的技术问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案之一是:
一种建筑垃圾光学分拣处理***,包括传送带、检测装置、分拣装置和收集装置,所述传送带用于输送物料,所述检测装置包括线阵相机和工控机,所述线阵相机设置于所述传送带一侧上方用于采集物料图像信息,所述工控机连接所述线阵相机以接受所述线阵相机反馈的物料图像信息;
所述分拣装置包括PLC***、气泵和吹气阀组,所述PLC***连接所述气泵和吹气阀组,所述吹气阀组设置于所述传送带一侧下方用于喷吹建筑垃圾,所述收集装置包括至少二个回收箱,该回收箱设置于所述吹气阀组一侧,所述工控机连接所述PLC***以控制气泵和吹气阀组将建筑垃圾喷吹至不同的回收箱内。
较佳实施例中,还包括驱动马达,所述驱动马达安装于传送带下方用于驱动所述传送带传动。
较佳实施例中,所述检测装置还包括背景板和多个光源,该多个光源环绕所述线阵相机设置,所述背景板设置于所述吹气阀组一侧且该多个光源的光线汇聚于所述背景板;
所述工控机上集成有图像处理模块和分类处理模块,所述图像处理模块用于处理物料的图像信息以获取物料的几何特征,所述分类处理模块用于获取物料的颜色和材料种类。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案之二是:
一种建筑垃圾光学分拣处理方法,包括以下步骤:
(1)物料通过传送带进行传送,并在该传送带末端自由下落;
(2)线阵相机获取物料的图像信息,并反馈至工控机;
(3)工控机对线阵相机反馈的图像进行图像处理,获取物料的几何特征、物料的颜色及物料的材料种类,工控机根据获得的图像信息传达指令至PLC***,PLC控制***控制吹气阀组喷吹自由下落的物料至不同回收盒内。
较佳实施例中,步骤(3)中的图像处理包括边缘检测、轮廓提取和颜色识别。
相比于现有技术,它具有如下优点:
本发明所述的光学分拣处理***及处理方法,通过线阵相机配合工控机、PLC***和吹气阀组对建筑垃圾进行分拣处理,线阵相机采集图片信息反馈至工控机,工控机对图片信息进行分析处理并下达指令至PLC***,PLC***控制吹气阀组将下落的物料喷吹至对应回收箱内,极大地提高了分拣的效率,在不耗费过多人力的同时,完善了建筑垃圾分拣产线。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1为本发明的流程示意图;
图2为本发明的结构示意图。
具体实施方式
实施例:
本发明提供了一种建筑垃圾光学分拣处理***,包括传送带100、检测装置、分拣装置和收集装置。
所述传送带100用于输送物料,该物料即未筛选的建筑垃圾,包括以红砖和混凝土块为主的混合骨料,粒径为20-60mm,其中,红砖的数量占比为20-40%。
另外,传动带100下方还安装有驱动马达110用于驱动该传送带100传送,本实施例中,物料是从传送带100左侧开始输送,沿传送带100顺时针传动,并在传送带100右侧末端自由落体下落。
所述检测装置包括线阵相机200和工控机300,本实施例中,所述线阵相机200设置于所述传送带100右侧上方用于采集物料图像信息,所述工控机300连接所述线阵相机200以接受所述线阵相机200反馈物料的图像信息。
具体地,所述工控机300上集成有图像处理模块和分类处理模块,所述图像处理模块用于处理物料的图像信息以获取物料的几何特征,所述分类处理模块用于获取物料的颜色和材料种类。
另外,所述检测装置还包括背景板210和多个光源220,该多个光源220环绕所述线阵相机200设置,本实施例中,所述背景板210设置于所述传送带100右侧,该多个光源220的光线汇聚于所述背景板210,该多个光源220的光线和线阵相机200的拍摄区域形成物料的检测区。
本实施例中,所述分拣装置包括PLC***400、气泵500和吹气阀组600,所述PLC***400连接所述气泵500和吹气阀组600,所述吹气阀组600设置于所述传送带100一侧下方用于喷吹建筑垃圾。
本实施例中,所述收集装置包括二个回收箱700,该二个回收箱700设置于所述吹气阀组600右侧,所述工控机300连接所述PLC***400控制气泵500向吹气阀组600提供气压将不同尺寸的物料喷吹至不同的回收箱700内。
本发明所述的光学分拣处理***及处理方法,通过线阵相机200配合工控机300、PLC***400和吹气阀组600对建筑垃圾进行分拣处理,线阵相机200采集图片信息反馈至工控机300,工控机300对图片信息进行分析处理并下达指令至PLC***400,PLC***400控制吹气阀组600将下落的物料喷吹至对应回收箱700内,极大地提高了分拣的效率,在不耗费过多人力的同时,完善了建筑垃圾分拣产线。
并且,长远来看,随着资源的日渐枯竭,建筑垃圾的回收再利用必将成为建筑原材料获取的有效途径,这套***也使建筑工程走向了闭环化,使得建筑原材料不再是一次性资源,为建筑工程的绿色化做出了贡献。
采用上述光学分拣处理***进行建筑垃圾分拣处理方法,包括以下步骤:
(1)未筛选的物料通过传送带100进行传送,并在该传送带100末端自由下落;
(2)线阵相机200获取物料的图像信息,并反馈至工控机300;
(3)工控机300对线阵相机200反馈的像进行图像处理,获取物料的几何特征、物料的颜色及物料的材料种类,工控机300根据获得的图像信息传达指令至PLC***400,PLC控制***控制吹气阀组600喷吹自由下落的物料至不同回收盒内。
本实施例中,步骤(3)中的图像处理包括边缘检测、轮廓提取和颜色识别。
上述仅为本发明的一个具体实施例,但本发明的设计构思并不局限于此,凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动,均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (5)
1.一种建筑垃圾光学分拣处理***,包括传送带、检测装置、分拣装置和收集装置,其特征在于:所述传送带用于输送物料,所述检测装置包括线阵相机和工控机,所述线阵相机设置于所述传送带一侧上方用于采集物料图像信息,所述工控机连接所述线阵相机以接受所述线阵相机反馈的物料图像信息;
所述分拣装置包括PLC***、气泵和吹气阀组,所述PLC***连接所述气泵和吹气阀组,所述吹气阀组设置于所述传送带一侧下方用于喷吹建筑垃圾,所述收集装置包括至少二个回收箱,该回收箱设置于所述吹气阀组一侧,所述工控机连接所述PLC***以控制气泵和吹气阀组将建筑垃圾喷吹至不同的回收箱内。
2.根据权利要求1所述的一种建筑垃圾光学分拣处理***,其特征在于:还包括驱动马达,所述驱动马达安装于传送带下方用于驱动所述传送带传动。
3.根据权利要求1所述的一种建筑垃圾光学分拣处理***,其特征在于:所述检测装置还包括背景板和多个光源,该多个光源环绕所述线阵相机设置,所述背景板设置于所述吹气阀组一侧且该多个光源的光线汇聚于所述背景板;
所述工控机上集成有图像处理模块和分类处理模块,所述图像处理模块用于处理物料的图像信息以获取物料的几何特征,所述分类处理模块用于获取物料的颜色和材料种类。
4.一种如权利要求1-3所述的建筑垃圾光学分拣处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)物料通过传送带进行传送,并在该传送带末端自由下落;
(2)线阵相机获取物料的图像信息,并反馈至工控机;
(3)工控机对线阵相机反馈的图像进行图像处理,获取物料的几何特征、物料的颜色及物料的材料种类,工控机根据获得的图像信息传达指令至PLC***,PLC控制***控制吹气阀组喷吹自由下落的物料至不同回收盒内。
5.根据权利要求4所述的一种建筑垃圾光学分拣处理方法,其特征在于:步骤(3)中的图像处理包括边缘检测、轮廓提取和颜色识别。
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