基于机器视觉的废旧布料分类回收方法

本发明涉及废旧布料分类回收技术领域，具体涉及基于机器视觉的废旧布料分类回收方法。其方法包括：获取待分类废旧布料的高光谱图像数据、三维点云数据及偏振光图像数据，基于上述数据分别构建高光谱特征图、三维几何特征图以及偏振光学特征图，并将其分别输入至一个分类网络中，生成加权融合后的多模态判别特征，通过分类网络末端的全连接分类层，输出废旧布料的分类结果。即本发明的方案能够从材质成分、物理褶皱与纹理、纱线织法与光泽度等多个维度对废旧布料进行全面的信息表征，并有效挖掘材质、几何及光学属性间的内在关联，从而提升对废旧布料材质成分、织物结构和可回收等级的综合分类准确率与可靠性。