一种再生铝合金原料用自动化分选系统技术方案

本发明专利技术提供了一种再生铝合金原料用自动化分选系统，涉及自动化分选领域，包括：初始分离模块：用于基于铝合金原料及可再生的材料类型构建分选算法进行分选，得到初始原料分选结果；杂质检测模块：用于采用图像复原算法消除运动模糊，进行杂质检测；第二分选模块：用于基于杂质检测结果进行杂质剔除，得到第二分选结果；检测分选模块：用于提取每一分选结果的原料进行纯度检测，若分选纯度大于等于预设纯度，则判断当前自动化分选完成

【技术实现步骤摘要】
一种再生铝合金原料用自动化分选系统


[0001]本专利技术涉及自动化分选领域，特别涉及一种再生铝合金原料用自动化分选系统
。

技术介绍

[0002]目前，随着互联网技术的告诉发展，将互联网技术运用到生产生活的方方面面已经成为主流，因此，在工业领域对再生铝合金原料进行分选也采用了自动化手段
。
[0003]然而，现有的自动化分选系统，分选方法单一，对铝合金原料的分选纯度也较低，从而导致之后进行原料处理时发生危险
。
[0004]因此，本专利技术提供了一种再生铝合金原料用自动化分选系统
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种再生铝合金原料用自动化分选系统，用以通过根据铝合金原料的材料类型构建算法进行初始分选，并剔除杂质，得到新的分选结果，从而根据分选结果中的铝合金原料得到分选纯度，在分选纯度达标后完成自动化分选，可以使得铝合金原料的分选精确度得到提高，同时对铝合金原料的分选精确度更加可控
。
[0006]本专利技术提供了一种再生铝合金原料用自动化分选系统，包括：初始分离模块：用于基于铝合金原料的材料类型及可再生的材料类型构建分选算法，并进行初始原料分选，得到初始原料分选结果；杂质检测模块：用于采用图像复原算法消除运动模糊，从而对初始原料分选结果中的每一分选结果进行杂质检测；第二分选模块：用于基于杂质检测结果对相应每一分选结果进行杂质剔除，并得到第二分选结果；检测分选模块：用于随机提取第二分选结果中每一分选结果的原料进行纯度检测，若对应分选纯度大于等于预设纯度，则判断当前自动化分选完成
。
[0007]在一种可能实现的方式中，初始分离模块，包括：检测确定单元：用于基于铝合金原料的材料类型及可再生的材料类型，确定材料检测方式；算法确定单元：用于基于所述材料检测方式中每一子材料检测的检测精确度及自动化分选平台的最低标准分选准确度，确定目标铝合金原料用自动化分选算法；初始分离单元：用于将目标铝合金原料用自动化分选算法输入到自动化分选平台中，并在自动化分选平台对目标铝合金原料进行原料分离，得到初始原料分选结果
。
[0008]在一种可能实现的方式中，杂质检测模块，包括：图像筛选单元：用于采集初始原料分选结果中每一分选结果的随机图像，并按照空间移变模糊程度对随机图像进行筛选分类；模糊消除单元：用于按照每一筛选分类中图像对应的不同空间移变模糊程度匹配对应的模糊模型，对相应筛选分类下的每一随机图像进行运动模糊的消除；
图像采集单元：用于对消除运动模糊后的随机图像中的特征进行采集；图像提取单元：用于基于采集特征重构原料图像，并确定所有重构图像中满足清晰标准的图像个数；第一判断单元：用于获取每个清晰原料图像对应初始原料分选结果的分选类型，并判断所有清晰原料图像中是否存在非当前分选类型的特征原料图像；第一比值确定单元：用于基于非当前分选类型的特征原料图像的个数与满足清晰标准的图像个数，确定第一比值；比值判断单元：用于判断第一比值是否小于预设比值，若第一比值小于预设比值，则判断非当前分选类型的特征原料图像对应的特征原料属于分选杂质原料；杂质再判断单元：用于按照分选杂质原料的原料表面特征从剩余随机图像中进行特征原料图像的提取，并根据提取结果再次对分选杂质进行杂质判断；若杂质判断结果仍属于分选杂质原料，则确定当前杂质的第一材料类型，反之，则将当前分选杂质原料从杂质中剔除
。
[0009]在一种可能实现的方式中，第一判断单元，包括：特征提取子单元：用于获取当前清晰原料图像，并在随机图像中筛选与当前清晰原料图像的原料图像特征一致的图像；清晰优化子单元：用于根据图像结果对清晰原料图像进行再清晰优化；第一判断子单元：用于基于再清晰优化后的图像及对应初始原料分选结果的分选类型，对再清晰优化后的原料图像进行第一判断，判断当前清晰原料图像中是否存在非当前分选类型的特征原料图像
。
[0010]在一种可能实现的方式中，第二分选模块，包括：杂质剔除单元：用于根据杂质检测结果将初始分选结果中每一分选结果的杂质进行杂质剔除，并将剔除的杂质传输到第二处理平台；原料提取验证单元：用于将剔除杂质后的初始分选结果中每一分选结果的原料进行随机提取，并确定随机提取的原料类型；第二分选单元：用于基于所述原料类型与当前原料来源所对应分选结果的原料类型进行比较，若比较结果一致，则将当前分选结果作为目标铝合金原料的第二分选结果
。
[0011]在一种可能实现的方式中，检测分选模块，包括：原料检测单元：用于随机提取每一分选结果的若干个铝合金原料，并按照第一检测方式进行原料材料检测，其中，将提取的若干个铝合金原料作为检测原料，将对应分选结果中的所有铝合金原料作为评估原料；初始分选单元：将原料材料检测结果填充到原料检测数据表中，并根据检测原料中非当前分选类型的特征原料的个数与当前分选类型的特征原料的个数的第一原料比值，确定当前分选结果的初始分选纯度；比值调整单元：用于按照第二检测方式对检测原料进行原料材料检测，并填充到第二原料检测数据表中，得到第二原料比值，并将第二原料比值与第一原料比值进行比较，并基于第二原料比值对第一原料比值进行调整；纯度比较单元：用于基于调整结果确定当前分选结果的分选纯度，并将分选纯度与预设纯度进行比较，若对应分选纯度大于等于预设纯度，则判断当前自动化分选完成
。
[0012]在一种可能实现的方式中，比值调整单元，包括：第二比值确定子单元：用于将按照第二检测方式的原料检测结果填充到第二原料检测数据表中，得到第二原料比值；比值比较子单元：用于将第二原料比值与第一原料比值进行比较，若第二原料比值与第一原料比值的差异值大于预设阈值，则判断对应第二原料比值无效，则将对应第一原料比值作为当前分选结果的分选纯度；反之，则以对应第一原料比值作为基准比值，将对应第二原料比值按照对应权重进行处理后得到第二处理比值，基于第二处理比值对第一原料比值进行调整；其中，对应权重是根据评估原料的个数与检测原料的个数来确定的
。
[0013]在一种可能实现的方式中，还包括：准确率确定模块，包括：准确度确定单元：用于基于自动化分选完成后的每一分选结果的分选纯度，得到当前自动化分选平台的实时分选准确度；标准确定单元：用于获取自动化分选平台的历史分选准确度，并基于历史分选准确度确定当前自动化分选平台的最低标准分选准确度；准确度比较单元：用于比较实时分选准确度与最低标准分选准确度，若实时分选准确度大于最低标准分选准确度，则基于实时分选准确度对最低标准分选准确度进行调整，并传输至智能管理终端
。
[0014]与现有技术相比，本申请的有益效果如下：通过根据铝合金原料的材料类型构建算法进行初始分选，并剔除杂质，得到新的分选结果，从而根据分选结果中的铝合金原料得到分选纯度，在分选纯度达标后完成自动化分选，可以使得铝合金原料的分选精确度得到提高，同时对铝合金原料的分选精确度更加可控
。
[0015]本专利技术的其它特征和优点将在随后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种再生铝合金原料用自动化分选系统，其特征在于，包括：初始分离模块：用于基于铝合金原料的材料类型及可再生的材料类型构建分选算法，并进行初始原料分选，得到初始原料分选结果；杂质检测模块：用于采用图像复原算法消除运动模糊，从而对初始原料分选结果中的每一分选结果进行杂质检测；第二分选模块：用于基于杂质检测结果对相应每一分选结果进行杂质剔除，并得到第二分选结果；检测分选模块：用于随机提取第二分选结果中每一分选结果的原料进行纯度检测，若对应分选纯度大于等于预设纯度，则判断当前自动化分选完成
。2.
根据权利要求1所述的一种再生铝合金原料用自动化分选系统，其特征在于，初始分离模块，包括：检测确定单元：用于基于铝合金原料的材料类型及可再生的材料类型，确定材料检测方式；算法确定单元：用于基于所述材料检测方式中每一子材料检测的检测精确度及自动化分选平台的最低标准分选准确度，确定目标铝合金原料用自动化分选算法；初始分离单元：用于将目标铝合金原料用自动化分选算法输入到自动化分选平台中，并在自动化分选平台对目标铝合金原料进行原料分离，得到初始原料分选结果
。3.
根据权利要求2所述的一种再生铝合金原料用自动化分选系统，其特征在于，杂质检测模块，包括：图像筛选单元：用于采集初始原料分选结果中每一分选结果的随机图像，并按照空间移变模糊程度对随机图像进行筛选分类；模糊消除单元：用于按照每一筛选分类中图像对应的不同空间移变模糊程度匹配对应的模糊模型，对相应筛选分类下的每一随机图像进行运动模糊的消除；图像采集单元：用于对消除运动模糊后的随机图像中的特征进行采集；图像提取单元：用于基于采集特征重构原料图像，并确定所有重构图像中满足清晰标准的图像个数；第一判断单元：用于获取每个清晰原料图像对应初始原料分选结果的分选类型，并判断所有清晰原料图像中是否存在非当前分选类型的特征原料图像；第一比值确定单元：用于基于非当前分选类型的特征原料图像的个数与满足清晰标准的图像个数，确定第一比值；比值判断单元：用于判断第一比值是否小于预设比值，若第一比值小于预设比值，则判断非当前分选类型的特征原料图像对应的特征原料属于分选杂质原料；杂质再判断单元：用于按照分选杂质原料的原料表面特征从剩余随机图像中进行特征原料图像的提取，并根据提取结果再次对分选杂质进行杂质判断；若杂质判断结果仍属于分选杂质原料，则确定当前杂质的第一材料类型，反之，则将当前分选杂质原料从杂质中剔除
。4.
根据权利要求3所述的一种再生铝合金原料用自动化分选系统，其特征在于，第一判断单元，包括：特征提取子单元：用于获取当前清晰原料图像，并在随机图像中筛选与当前清晰原料
图像的原料图像特征一致的图像；清晰优化子单元：用于根据图像结果对清晰原料图像进行再清晰优化；第一判断子单元：用于基于再清晰优化后的图像及对应初始原料分选结果的分选类型，对再清晰优化后的原料图像进行第一判断，判断当前清晰...

【专利技术属性】
技术研发人员：简力，赵士弘，刘君，
申请(专利权)人：肇庆市大正铝业有限公司，
类型：发明
国别省市：