一种建筑垃圾光学分拣处理系统及处理方法

    公开(公告)号:CN110064599A

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201910361059.6

    申请日:2019-04-30

    Abstract: 本发明公开了一种建筑垃圾光学分拣处理系统及处理方法,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系统、气泵和吹气阀组,PLC系统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系统。通过线阵相机配合工控机、PLC系统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系统,PLC系统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。

    一种确定金属材料接触碰撞变形指数的试验方法

    公开(公告)号:CN106248486B

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201610693651.2

    申请日:2016-08-19

    Abstract: 本发明公开一种确定金属材料接触碰撞变形指数的试验方法,包括以下步骤:S1.试验准备:准备试验材料材料:硬金属块A、硬金属块B、软金属块C、推力计和激光测距传感器;S2.试验过程:推力计推动硬金属块B,使软金属块C受硬金属块A和硬金属块B挤压变形,记录推力计的压力值以及硬金属块A和硬金属块B距离变化值;S3.重复试验:重复步骤S2以获取m组碰撞力数据和变形量数据,记各第i组碰撞力数据为FNi,第i组总变形量为δi,1≤i≤m;S4.碰撞指数计算:将各组数据带入函数计算获得对空行程Δ和幂指数n的参数辨识,本发明试验过程简单,测试出的碰撞指数与具体接触碰撞的材料种类相关联,获得的碰撞指数更精确且更符合实际应用。

    一种振动筛故障特征提取方法和故障监控系统

    公开(公告)号:CN108152064A

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201711436233.6

    申请日:2017-12-26

    Abstract: 一种振动筛故障特征提取方法和故障监控系统,包括如下步骤:1)采集振动筛故障特征的加速度信号;2)选取加速度信号的偏态因素、峰态因素、裕度、峰值以提取时域特征量,及通过离散小波变换对加速度信号进行三层小波分解以提取频域特征量;3)利用基于主成分分析和支持向量机的故障诊断模型对提取的时域特征量和频域特征量进行分析计算模型诊断率。本发明具有自动监测的功能,方便生产者使用和维护,能有效降低生产成本,提高产生效率,为企业获取良好的经济效益和社会效益。

    一种建筑垃圾在线分拣系统和分拣方法

    公开(公告)号:CN107999405A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201711449252.2

    申请日:2017-12-27

    Abstract: 一种建筑垃圾在线分拣系统和分拣方法,包括物料输送装置、物料检测装置、工控机、分拣装置和若干回收箱;该物料输送装置用于将物料分散地运送至检测区;该物料检测装置采集检测区内物料的图片和光谱信息,对图片进行图像处理得到物料的几何特征,对光谱信息采用主成分分析算法和机器学习算法获得物料的材料种类并反馈至工控机;该工控机与分拣装置相连以根据几何特征和材料种类控制分拣装置动作将物料分拣至对应的回收箱。本发明可实现将不同材料的物料分拣到不同的地方,整条生产线上无需人为干涉,效率高,准确性可靠。

    机制砂在线检测装置和方法

    公开(公告)号:CN107941663A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711206061.3

    申请日:2017-11-27

    CPC classification number: G01N15/0227

    Abstract: 本发明公开了一种机制砂在线检测装置和方法,机制砂沿料槽行走到玻璃板边沿并掉落至多层折流分散管当中;第一图像采集器对料槽内的机制砂进行图像采集并获得堆叠骨料图像,检测分析仪对所述堆叠骨料图像进行几何特征分析并输出堆叠骨料粒度粒形分析结果;机制砂逐一从多层折流分散管的落料开口掉出;第二图像采集器对从多层折流分散管逐一掉落的机制砂进行图像采集并获得下落骨料图像,检测分析仪对所述下落骨料图像进行几何特征分析并输出下落骨料粒度粒形分析结果。振动器和多层折流分散管相结合的两级分散方式,能使骨料在进入测量区域时具有较好的分散性,降低了图像分析的难度,图像处理和分析算法简单可靠、装置的硬件实现容易。

    一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法

    公开(公告)号:CN109916826B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN201910126775.6

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明涉及固废分类技术领域,特别涉及一种基于高光谱检测的固废在线识别系统及识别方法;识别系统包括物料输送装置、种类识别装置,分拣装置;物料输送装置将物料传输至种类识别装置进行数据采集后,传输至分拣装置对物料进行分拣;物料输送装置包括第一传送带和第二传送带;物料通过第一传送带传输后落入第二传送带,第一传送带和第二传送带的运行方向相反。本发明提供的固废在线识别系统能够对物料起到有效的分散作用,避免了因为物料堆叠而造成种类识别的困难,也克服了人为分散造成的效率低的问题。通过识别方法,能够在线采集固废的二维图像和光谱曲线,达到准确有效对固废进行分类的效果,具有重要的实际应用价值。

    一种图像法集料堆叠空隙率预测方法和系统

    公开(公告)号:CN110838128B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911080921.2

    申请日:2019-11-07

    Abstract: 本发明提供一种图像法集料堆叠空隙率方法和系统,包括1)拍摄集料颗粒图像,进行图像处理获得集料颗粒的外轮廓;2)扫描集料颗粒获得集料颗粒的高度轮廓;3)将4.75mm‑31.5mm集料粒径区间的集料颗粒等分成若干份,根据外轮廓中的粒径、面积结合高度轮廓中的集料高度统计出不同粒径区间的级配体积占比;4)对轮廓数据进行运算,得出颗粒的棱角性、针片状、扁平度和凸度;5)将级配体积占比和步骤4)的粒形参数作为输入值,运用深度学习算法预测集料的空隙率。本发明是将图像处理技术、扫描仪技术与人工智能相结合,在堆叠空隙率预测方面有效的运用。可以快速的测量多颗粒的粒度分布参数及粒形表征参数平均值,并且可以精确的预测多颗粒之间的空隙率。

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