一种基于光源视觉镜头识别的智能垃圾检测方法

本申请涉及垃圾分类处理技术领域，公开了一种基于光源视觉镜头识别的智能垃圾检测方法，包括以下步骤：S1、通过视觉传感器捕捉垃圾和环境图像数据；S2、使用量子光学增强视觉镜头系统采集图像；S3、采用CANDECOMP/PARAFAC方法将图像数据转化为低维矩阵；S4、将低维矩阵输入深度神经网络进行垃圾识别与分类；S5、通过路径优化算法计算机器人路径，完成垃圾抓取任务。通过量子叠加态光源和量子纠缠态光源的协作作用，实现对垃圾图像数据的增强处理，从而提升了图像的清晰度与细节分辨率，有效减少环境噪声的干扰，使得垃圾物体的细节和边缘更加明显，推动了垃圾分类精度的提高。