基于YOLOv7网络的废弃塑料瓶颜色智能分选系统研究

由于分拣环境中塑料瓶形状、颜色多样,人工提取的特征往往存在着主观性,可能丢失重要的信息或特征之间的复杂关系,从而导致塑料瓶分类效果差等问题,研究提出了一种基于卷积神经网络的废弃塑料瓶颜色分选系统。收集了市面上常见的塑料瓶,使用工业相机采集图像,使用labelimg进行人工标注制作数据集,通过数据增强来增扩数据集,提高训练模型的鲁棒性。利用YOLOv7卷积神经网络模型进行颜色分类的检测识别,使用喷阀筛选目标颜色的塑料瓶。实验表明,实时检测准确率高达95.7%,具有高度自动化和智能化水平,在回收行业中具有较高的应用价值。

一种废塑料瓶再利用组合式保温节能板材

基于废弃塑料瓶中空层的保温效应提出了一种新型的利用废弃塑料瓶组合现有保温板材形成的保温节能板材。通过六种不同的保温材料与废弃塑料瓶的热学性能分析,发现真空绝热板与废弃塑料瓶组合拥有最佳的建筑使用性能,其次岩棉板-塑料瓶、酚醛保温板-塑料瓶、改性聚苯板-塑料瓶等组合也是较好的保温节能材料。