【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废旧汽车拆解及资源再利用相关领域，具体为一种ai智能识别系统及其在废旧汽车拆解中的应用。
技术介绍
1、目前，废旧汽车的拆解大部分仍依赖人工操作，工作效率低且存在较高的安全风险。随着汽车数量的迅速增长，传统的拆解方法已经无法满足环保和资源回收的需求。因此，需要一种高效、安全、自动化程度更高的废旧汽车拆解方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种ai智能识别系统及其在废旧汽车拆解中的应用，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种ai智能识别系统及其在废旧汽车拆解中的应用，包括：
3、数据获取与预处理模块：利用高分辨率摄像头和激光雷达设备对待拆解的废旧汽车进行全方位扫描，获得汽车的三维图像数据和参数信息，利用计算机视觉技术对三维图像数据进行预处理，消除噪声和冗余信息，提取有效特征；
4、智能识别与分析模块：将预处理后的图像数据输入训练好的人工智能模型，利用深度学习算法对汽车的各个部件进行识别和分类，包括识别车身、发动机、变速箱、电池主要零部件及其连接结构；
5、拆解方案生成模块：基于智能识别和分析结果，ai系统自动生成最优拆解方案，包括拆解顺序、工具选择、步骤及注意事项；
6、自动化机械臂操作模块：利用智能机器人和自动化机械臂在ai系统指导下执行拆解操作，机械臂根据生成的拆解方案和实时反馈信息进行精确操作，完成各个部件的拆卸和分类，同时机器人通过实时监控系
7、资源分类与回收模块：对拆解下来的零部件进行分类和再处理，利用自动输送系统将不同类型的废旧部件分送到相应的回收处理环节。
8、优选的，数据获取与预处理模块的具体实施步骤如下：
9、步骤s11、选择高分辨率摄像头及激光雷达设备，利用标定板或者参考物对高分辨率摄像头和激光雷达进行标定，高分辨率摄像头及激光雷达设备安装在合适的固定位置，或安装在可以移动的机械臂上，进行全方位扫描；
10、步骤s12、根据预设的扫描路径，启动高分辨率摄像头和激光雷达，对废旧汽车进行连续扫描，在扫描过程中，高分辨率摄像头捕捉高分辨率的图像数据，激光雷达生成密集的三维点云数据，同时对采集到的图像数据和点云数据进行时间同步，确保两者之间的对齐精度；
11、步骤s13、将步骤s12采集到的图像数据和点云数据转换成标准化的存储格式，具体图像数据以jpeg或png格式存储，点云数据以ply或pcd格式存储，同时将转换好的数据存储在存储设备上，进行数据备份；
12、步骤s14、图像数据预处理：将转换好的图像数据使用高斯滤波方法去除图像中的噪声，再利用高分辨率摄像头的内部参数进行图像畸变校正，消除镜头带来的畸变因素，随后采用sobel边缘检测算法提取图像结构轮廓；
13、步骤s15、点云数据预处理：将转换好的点云数据使用体素滤波方法去除点云中的孤立点和噪声点，随后使用icp配准点云，将不同视角的点云数据配准到同一坐标系下，计算点云表面计算法线，提取特征如关键点、曲率、平面特征；
14、步骤s16、将步骤s14和步骤s15中预处理后的图像数据与点云数据进行融合，利用标定和对齐结果生成一个综合的三维模型和特征数据集。
15、优选的，智能识别与分析模块的详细步骤如下：
16、步骤s21、人工智能模型训练：收集大量包含不同车型和各种汽车部件的三维图像和点云数据，对数据进行人工标注，标记出每个汽车部件的类别及其位置和连接结构；
17、步骤s22、选择卷积神经网络模型用于图像和点云数据的处理，将步骤s21中标注后的数据训练卷积神经网络模型，并对训练过程中的损失函数进行优化，完成卷积神经网络模型的训练；
18、步骤s23、将步骤s1预处理后的图像数据和点云数据输入训练好的卷积神经网络模型，模型对输入数据进行处理，识别和定位各个汽车部件，模型输出各个部件的类别和对应的位置信息，生成三维空间中每个部件的标记数据；
19、步骤s24、依据步骤s23中识别出的部件与其连接结构，设计拆解顺序，针对不同部件制定相应的工具使用方法和操作规范，同时将不同车型的拆解流程标准化，依据各车型的特性创建标准化流程模板，记录各个拆解步骤操作规程，包括拆解顺序、工具种类、注意事项，形成文档；
20、步骤s25、创建数据库，并将步骤s24中准备好的文档数据储存进数据库中，其中数据库结构包括车型信息、部件识别结果、拆解流程模板、工具和操作规范。
21、优选的，拆解方案生成模块的具体步骤如下：
22、步骤s31、根据步骤s2中识别的结果分析各部件之间的连接方式和力学关系，初步生成拆解顺序，优先拆解危害性高或易于拆解的部件，并通过ai算法优化拆解路径，确保最小化步骤和时间；
23、步骤s32、根据步骤s31中生成的拆解路径，制定逐步拆解的详细步骤，明确每一步操作的具体方法和工具使用，并生成图文并茂的拆解流程图，让操作员能够直观了解每个步骤的操作；
24、步骤s33、根据步骤s32中指定的拆解步骤，在虚拟环境中模拟拆解过程，测试生成的拆解方案在实际操作中的可行性和安全性；
25、步骤s34、根据仿真结果和实际操作反馈，调整优化拆解步骤和工具选择；
26、步骤s35、编写详细的拆解方案文档，包括拆解顺序、工具选择、具体步骤和注意事项信息。
27、优选的，步骤s31中通过ai算法优化拆解路径的具体步骤如下：
28、步骤a、基于步骤s2中初步识别结果，生成每个组件的信息图，标明其连接关系和位置，设备的拆解过程映射为图算法问题，其中节点代表部件，边代表连接关系，并为节点和边赋予权重；
29、步骤b、为每个待拆解部件定义启发值，设置起始节点为初始拆解部件和目标节点为最终拆解完成部件，初始化开放列表和闭合列表；
30、步骤c、从开放列表中选择当前路径成本最低的节点，移至闭合列表；考虑当前节点的所有邻居节点，即下一个可能拆解的部件，计算从起始节点到这些邻居节点的总路径成本；
31、步骤d、如果新计算的路径成本低于已记录的路径成本，则更新路径，并将邻居节点加入开放列表；
32、步骤e、重复节点选择和邻居扩展，直至选择路径到达目标节点，即拆解完成。
33、优选的，步骤c中路径成本计算方法为：实时计算从起始节点第一个拆解部件到当前节点的路径成本，加上启发值，得到当前路径的总成本。
34、优选的，资源分类与回收模块的具体步骤如下：
35、步骤s51、将拆解后的部件经过传送带上的扫描设备，进行初步识别分类；通过机器视觉和人工智能算法对零部件进行详细分类，将每种材料进一步细分；
36、步骤s52、利用分类算法优化分类过程，依据材料特性和可回收属性对零部件进行精准分类；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种AI智能识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述数据获取与预处理模块的具体实施步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述智能识别与分析模块的详细步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述拆解方案生成模块的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述步骤S31中通过AI算法优化拆解路径的具体步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述步骤C中路径成本计算方法为：实时计算从起始节点第一个拆解部件到当前节点的路径成本，加上启发值，得到当前路径的总成本。
7.根据权利要求1所述的一种AI智能识别系统，其特征在于：所述步骤S5的具体步骤如下：
8.一种权利要求1-7任一项所述的系统在废旧汽车拆解中的应用。
【技术特征摘要】
1.一种ai智能识别系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种ai智能识别系统，其特征在于：所述数据获取与预处理模块的具体实施步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种ai智能识别系统，其特征在于：所述智能识别与分析模块的详细步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种ai智能识别系统，其特征在于：所述拆解方案生成模块的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种ai智能识别系统，...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔灿，崔大海，崔春江，崔浩，
申请(专利权)人：安徽凤杰金属资源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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