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【寻求落户】基于深度强化学习的自学习垃圾建模与识别技术

时间:2020-04-29 10:26:01  来源:千人智库网
项目类型:  项目对接 所在地区:  广东省
所属行业:  信息科学 意向落户地区:  不限
融资资金: 
合作方式:  地方落户
项目阶段:  中试
 项目简介

项目简介

在国内由于受到技术的局限,对垃圾的处理方式主要采用传统的人工分拣,辅以机械搬运和简单粗略的机器进行分选。对于分选机器,常见的机选设备是风选机、磁选机和震动筛之类。风选机分选轻薄的纸张和塑料,磁选机分选含铁制品,震动筛粗略的筛选出筛上物与筛下物。这些设备分选纯度不高,人工分拣的精度不高,导致大量可回收资源被浪费,大量的垃圾填埋量不但造成沉重的经济负担,而且对环境影响深远。

该项目主要依赖人机交互和人工智能技术,并融合了深度学习及其在目标检测的应用、多传感器信息融合、三维模型及最佳抓取位置研究、性能及成本最优化的机械手控制等先进技术。机器人由机器视觉识别系统、人机交互系统、机械臂分拣单元构成。它将空间机械臂技术与机电控制技术相结合,采用基于深度学习算法的智能识别,机械臂在线规划与控制、多臂协同控制等方法,极大的提高了工作效率和分拣精度。

该项目主要组成区域分为粗选区、缓冲区、AI分拣区、以及废料处理区。粗选区对材料进行预筛选,过滤掉过于细小的且无法分拣的垃圾以及尺寸过于大的不适合机械手抓取的垃圾;缓冲区是调整进料速度和分拣速度的区域;AI分拣区是由识别箱和龙门机械爪区构成。

核心技术

1. 深度学习及其在目标检测的应用(比较成熟):该技术是国际上近几年兴起的高端计算机技术,广泛应用于自动驾驶,图像检索,医学图像分析、无人机导航,遥感图像分析等,该项目研发的专门针对建筑装饰垃圾的目标检测算法在实验室测试中已经能达到90%的准确率。

2. 多传感器信息融合(比较成熟):目前主要用于智能处理以及工业化控制,比如机器人微型手术、疾病监测、智能家居、机器人等方面都是具体体现。

3. 三维模型及最佳抓取位置研究和性能及成本最优化的机械手(比较成熟):目前生产电子机械零部件机器人的操作精度已经可以控制在0.1mm之内。

竞争优势

目前还没有一套比较完善的系统既适用于分拣一般工业固体废物,又适用于分拣建筑垃圾。该项目的产品能够比较完美的解决一般工业固体废物和建筑垃圾的分拣回收,其创新点是将先进技术进行开发并整合,极大提高了垃圾处理量和资源回收率,也提高了垃圾资源分类的纯度。目前实验成果:一个机器手可以高精度分拣4种不同性质的垃圾碎片,可识别覆盖率达30%的物体,有效分拣率可达95%,最高分拣速度2000次/小时。并且有望将有效分拣率提高到97%-98%,最高分拣速度能达到2800次/小时。如此一个机24小时一天将可处理1000-2000吨固废垃圾,每年至少可创造高达1500亿元左右的经济收益。

从机器人系统可以从产业链不同方向衍生出新的发展方式。横向延伸,可将分拣出的可回收废物消纳转换成骨料,通过机器人分拣技术,制造出绿色高性能混凝土、道路稳定土、透水砖等再生产品;纵向延伸,依据分拣机器人敏锐传感器的极高精确度和深度学习能力,可将其运用于快递、食品、药品和农产品等行业。

市场前景

全国每年产生的一般工业固体废物约33亿吨,历年堆存的工业固体废物总量高达600-700亿吨,建筑垃圾约20亿吨,并保持年均10%的增速。目前大中型的垃圾处置厂日均分拣量约1.2-1.8千吨,现有的分拣效率已远远无法满足国内垃圾处理的需要。在大量的垃圾资源未被分选出来时采取填埋或焚烧处理,对可回收资源造成极大浪费。

国家提出在“十三五”期间,要大力推进一般工业固体废物和建筑垃圾的资源化率,实现节约能源资源、改善生态环境的目的。对垃圾的合理处理是一个长期的发展大计,政策性变动风险较小。

合作方式

落户,对广东以及江浙一带比较挺兴趣。愿意参加比赛或者人才项目活动。

 

若您对此项目感兴趣,欢迎联系:

联系人:李女士

电话:159 7221 6284

 项目优势

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寻求 落户 基于 深度 强化 学习 自学习 垃圾 建模 识别 技术

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