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固体废弃物机器人分拣技术

成果编号:37797
价格:面议
完成单位:南京航空航天大学
单位类别:211系统院所
完成时间:2023年
成熟程度:小批量生产阶段
服务产业领域: 电子信息、装备制造、能源环保、生物技术与医药、新材料、现代农业、其他
发布人:韩远 离线
本成果利用电感传感器和视觉传感器对随传送带运动的固体废弃物进行动态感知,并实时分析与识别固体废弃物的种类,根据识别结果控制工业机器人把其中的铁、铜、铝三种废金属材料分拣到相应的料箱里。成果以理论分析、有限元仿真分析、实验研究为基础,研究了电磁感应参数对不同金属识别性能的影响规律,确定了电磁感应传感器的选型与最优排布,建立了金属废料的表面颜色特征深度学习模型,研究了废金属电感识别与视觉识别技术的融合方法,研究了废料空间位姿的快速检测方法,设计了可适应物料不同形状、尺寸的机器人手爪,对多运动物料的机器人最优抓取路径进行了规划,开发了融合电磁感应与视觉识别技术的固体废弃物机器人分拣系统样机,实现了铁、铜、铝三种废金属的高效分拣。
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成果介绍

科技计划: 其他:
成果形式:新技术
合作方式:技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股、人才培养、共建载体、其他
参与活动: 2023年高校院所走进镇江产学研合作对接活动 第二届江苏产学研合作对接大会 2023年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动
专利情况: 正在申请 ,其中:发明专利 1
已授权专利,其中:发明专利 0
成果简介
综合介绍
本成果利用电感传感器和视觉传感器对随传送带运动的固体废弃物进行动态感知,并实时分析与识别固体废弃物的种类,根据识别结果控制工业机器人把其中的铁、铜、铝三种废金属材料分拣到相应的料箱里。成果以理论分析、有限元仿真分析、实验研究为基础,研究了电磁感应参数对不同金属识别性能的影响规律,确定了电磁感应传感器的选型与最优排布,建立了金属废料的表面颜色特征深度学习模型,研究了废金属电感识别与视觉识别技术的融合方法,研究了废料空间位姿的快速检测方法,设计了可适应物料不同形状、尺寸的机器人手爪,对多运动物料的机器人最优抓取路径进行了规划,开发了融合电磁感应与视觉识别技术的固体废弃物机器人分拣系统样机,实现了铁、铜、铝三种废金属的高效分拣。
创新要点
1、用机器人代替人实现从固体废弃物中分拣出铁、铜、铝金属; 2、分选率达93.25%以上。 3、可分拣的固体废弃物粒度范围为80-200mm。
技术指标
其他说明
目前,国内固体废弃物主要采用人工分拣方式,不仅效率低,成本高,质量也不尽如意,而且工作条件与环境非常差。随着人工成本的快速提高以及年轻一代对工作条件与要求的提高,这种依靠人工分拣的方式已不能适应社会的发展需要,也无法满足人们追求美好生活的愿望。基于机器人的固体废弃物自动分拣是实现固体废弃物循环利用的一种先进技术,可实现机器代换人,具有很好的应用前景
完成人信息
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