【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及手机零部件识别拆解领域，特别是涉及一种基于图像处理的废旧手机零部件回收拆解方法、计算机设备及介质。
技术介绍
1、随着生活水平的提高，手机用户的数量逐年增加。智能手机的普及和快速更换导致了废弃手机数量的急剧增加。不当回收处理不仅造成稀贵金属等高价值资源的浪费，手机外壳、电路板、锂电池中存在的汞、铬、铅等有毒废弃物也将对环境造成严重污染，损害人体健康。因此，废旧手机的有效回收已成为当下固体废弃物回收管理的重要议题之一。
2、废旧手机回收拆解的经济效益体现在高价值零部件的回收再利用。退役后的手机，经过分选、拆解，95％以上的关键零部件可继续使用，具有很高的回收价值。市面上主流的手机主要由九大部件组成，包括主板芯片、液晶显示器、电池、天线、键盘、麦克风、扬声器、外壳和其他配件，以液晶显示器再制造为例，利用废旧手机材料制造液晶显示器，减少生产工序，降低生产成本。除二次利用之外，还可实现贵金属和稀有金属等材料的资源化回收：手机质量的30％-40％是包括金、银、钯等贵金属的各种金属材料，其含量是普通金精矿的5-10倍；40％-50％是塑料，约20％是玻璃、陶瓷等其他材料。
3、废旧手机具有很高的回收利用价值，但是目前废弃手机的回收率与再利用率相对较低。一方面，回收管理制度方面存在不足，电子垃圾的回收管理机制尚未健全；另一方面，废旧手机主要以人工回收拆解为主，自动化、智能化回收难度较大。废旧手机品牌、型号繁多，结构差异性强，拆解难度大，目前相关回收商主要通过手工拆解来实现零部件的分离和再利用，并且拆解以破
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种废旧手机零部件回收拆解方法、计算机设备及介质，可识别准确率高且自动化程度高，有利于更好地实现零部件的自动化拆解。并且采用遗传算法求解拆解路径，以固定螺钉优于被固定螺钉固定的部件先拆解为约束，为整个拆解过程制定可靠的拆解路径，使得拆解过程完全按照装配的逆过程，减少了废旧手机的破坏性拆解。在采用遗传算法求解拆解路径时，以拆解机器人的移动距离或拆解时间最小为目标进行求解，其得到的拆解路径的移动距离或拆解时间最小，提高了废旧手机部件回收利用效率。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种废旧手机零部件回收拆解方法，所述方法包括：
4、s1：获取废旧手机背面图像；所述废旧手机背面图像为废旧手机后盖被拆解后拍摄得到的图像；
5、s2：将所述废旧手机背面图像输入至训练好的手机零部件识别模型中，得到所述废旧手机中的关键零部件的类型信息和位置信息；所述关键零部件的类型包括主板、摄像头、电池、摄像头固定螺钉、电池固定螺钉以及可回收螺钉；所述训练好的手机零部件识别模型为以样本废旧手机背面图像为输入，以所述样本废旧手机内的样本关键零部件的类型信息和位置信息为标签训练得到的模型；
6、s3：基于所述关键零部件的类型信息和位置信息，以拆解机器人的移动距离或拆解时间为目标，以固定螺钉优于被固定螺钉固定的部件先拆解为约束，采用遗传算法计算得到所述关键零部件的拆解路径；
7、s4：根据所述拆解路径对所述关键零部件进行拆解。
8、可选的，在步骤s2之前，还包括：
9、获取样本数据集；所述样本数据集包括若干张所述样本废旧手机背面图像以及每一所述样本废旧手机背面图像对应的标签；
10、采用样本数据集对手机零部件识别模型进行训练，得到训练好的手机零部件识别模型。
11、可选的，所述获取样本数据集，具体包括：
12、获取多张样本废旧手机背面图像；
13、对每一所述样本废旧手机背面图像中样本关键零部件的类型信息和位置信息进行标注，得到标注后的样本废旧手机背面图像。
14、可选的，所述获取多张样本废旧手机背面图像，具体包括：
15、获取多张样本废旧手机背面原始图像；
16、对所述样本废旧手机背面原始图像进行预处理，得到预处理后的样本废旧手机背面图像，并将预处理后的样本废旧手机背面图像添加至所述样本数据集。
17、可选的，所述预处理包括图像平移、镜像变换、转置变换、比例变换、旋转变换、添加噪声、对比度调整、灰度调整和反相处理。
18、可选的，所述采用样本数据集对手机零部件识别模型进行训练，得到训练好的手机零部件识别模型，具体包括：
19、采用样本数据集，利用迁移学习方法对手机零部件识别模型进行训练，得到训练好的手机零部件识别模型。
20、可选的，所述训练好的手机零部件识别模型为yolov5m模型。
21、可选的，步骤s3具体包括：
22、基于所述关键零部件的类型信息和位置信息，以拆解机器人的移动距离或拆解时间为目标，根据所述适应度值采用遗传算法计算得到所述关键零部件的拆解路径；所述适应度值根据所述关键零部件之间的距离确定。
23、本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述废旧手机零部件回收拆解方法的步骤。
24、本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适用于由处理器加载并执行上述废旧手机零部件回收拆解方法。
25、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的废旧手机零部件回收拆解方法，首先通过训练好的手机零部件识别模型对关废旧手机中的关键零部件的类型信息和位置信息进行识别，并根据识别到的上述信息，以拆解机器人的移动距离或拆解时间为目标，以固定螺钉优于被固定螺钉固定的部件先拆解为约束，采用遗传算法计算得到关键零部件的拆解路径。本专利技术采用深度学习算法识别关键零部件的类型信息和位置信息，识别准确率高且自动化程度高，有利于更好地实现零部件的自动化拆解。并且采用遗传算法求解拆解路径，以固定螺钉优于被固定螺钉固定的部件先拆解为约束，为整个拆解过程制定可靠的拆解路径，减少了废旧手机的破坏性拆解。在采用遗传算法求解拆解路径时，以拆解机器人的移动距离或拆解时间最小为目标进行求解，其得到的拆解路径的移动距离或拆解时间最小，提高了废旧手机部件回收利用效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，在步骤S2之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述获取样本数据集，具体包括：
4.根据权利要求3所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述获取多张样本废旧手机背面图像，具体包括：
5.根据权利要求4所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述预处理包括图像平移、镜像变换、转置变换、比例变换、旋转变换、添加噪声、对比度调整、灰度调整和反相处理。
6.根据权利要求2所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述采用样本数据集对手机零部件识别模型进行训练，得到训练好的手机零部件识别模型，具体包括：
7.根据权利要求1所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述训练好的手机零部件识别模型为YOLOv5m模型。
8.根据权利要求1所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，步骤S3具体包括：
9.一种
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适用于由处理器加载并执行权利要求1-8任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，在步骤s2之前，还包括：
3.根据权利要求2所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述获取样本数据集，具体包括：
4.根据权利要求3所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述获取多张样本废旧手机背面图像，具体包括：
5.根据权利要求4所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述预处理包括图像平移、镜像变换、转置变换、比例变换、旋转变换、添加噪声、对比度调整、灰度调整和反相处理。
6.根据权利要求2所述的废旧手机零部件回收拆解方法，其特征在于，所述采...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。