摘要
本发明公开了一种基于视觉识别的废弃塑料分类方法及系统,具体涉及塑料分类技术领域;通过配备偏振滤镜的工业相机与多角度交叉偏振光源实现反射抑制,结合亮度均衡、反射区域检测与图像修复技术,有效还原被遮挡区域的结构与颜色特征;随后利用改进的深度神经网络模型完成语义分割与目标分类,并基于识别结果生成控制信号,驱动执行机构实现多类别塑料的精准分拣,从而提高系统在复杂光照条件下的识别鲁棒性与分拣效率。
技术关键词
分类方法
区域检测算法
图像修复模型
深度神经网络模型
塑料
偏振滤镜
分拣执行机构
卷积神经网络模型
视觉
颜色
工业相机
图像采集模块
亮度
深度图像修复
图像修复技术
引入注意力机制
纹理特征
分布特征
边缘检测
系统为您推荐了相关专利信息
深度神经网络模型
训练深度神经网络
模拟变压器
样本
数据
镜头模组
光学显示设备
非球面镜
光波导器件
芯片
离子回旋共振质谱
有机质
塑料
支持向量回归
机器学习算法
LED灯灯芯结构
LED发光芯片
驱动电源
基板
导线