用于塑料瓶回收的多级自动分类系统

用于塑料瓶回收的多级自动分类系统(中文9000字,英文PDF)
摘要
此项研究提出、发展并检验了一种人造智能塑料瓶分类系统，在这项工作中，根据化学成分和颜色对瓶子进行分类。近红外（NIR）反射率测量被用于识别瓶子组分类别。带电耦合装置（CCD）相机与二次判别分析（QDA）和树的融合分类器用于检测瓶子的颜色。结果表明，反射近红外光谱的波长和平均值可以用作区分化学成分的特征。这导致了94.14％的分类 -
精确度。除了各种预处理技术之外，还使用主成分分析瓶子定位算法便于检测瓶子的颜色，避免混合瓶子的标签或盖子。透明瓶子可达到92％的颜色分类精度而不透明的96％精确度是用所提出的方法实现的。总体分类精确度综合系统（即颜色和化学成分的精确分类）为83.48％。
关键词：塑料回收; 近红外; 图像处理;分类; 人工智能