基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统及其方法

本申请涉及垃圾分类技术领域，其具体地公开了一种基于机器视觉的生活垃圾智能分拣系统及其方法，其利用RGB相机和高光谱相机同步采集垃圾的彩色图像与高光谱图像，并对图像进行预处理后通过图像分割算法分离出图像中的垃圾目标区域；随后，分别从彩色图像中提取垃圾的颜色、纹理等视觉特征，从高光谱图像中提取垃圾的光谱反射特征，并进一步通过对垃圾的视觉特征和光谱反射特征进行特征集成学习，以捕捉到更深层次的垃圾目标特征信息，从而在此基础上智能预测垃圾类别并驱动分拣机构完成自动化分拣。该方法通过充分利用高光谱数据的高维信息与彩色图像的直观特征，显著提高了垃圾分拣的适应性与鲁棒性，适用于复杂场景下的实时垃圾分类任务。