一种基于光纤激光器的废旧金属智能分拣系统和方法

本发明涉及一种基于光纤激光器的废旧金属智能分拣系统和方法，包括输送带子系统连接主控计算机子系统，用于将废旧金属样品从废料入口位置输送至回收处理位置；图像采集子系统采集输送带上样品图像信息，反馈回主控计算机子系统；LIBS子系统用于扫描激发传送带上的废旧金属样品，采集废旧金属样品的特征光谱，发送到主控计算机子系统；分拣子系统连接主控计算机子系统，接收主控计算机子系统发送的归类控制命令，用于根据归类控制命令，在回收处理位置对废旧金属样品进行归类处理。本发明将高频脉冲光纤激光器用于系统中，能量转换效率更高，整个系统的体积小，结构更为紧凑，聚焦光斑能量密度高且均匀，可以很好的提高分拣精度，而且分拣效率高

Classification and identification of scrap metals based on laser-induced break down spectroscopy

废旧金属回收是工业中金属的重要来源之一,是发展循环经济的重要内容.废旧金属产量巨大,通常表面覆盖杂质,凹凸不平,因此对分类方法的判别能力和计算速度提出较高要求.采用激光诱导击穿光谱技术研究分析了7种废旧金属分类识别问题,包括生铝、熟铝、镁、不锈钢、锌、黄铜与红铜.为了符合现场应用条件,实验中每个样本点只激发一次建立并分析了多种分类模型,包括支持向量机(SVM)分类模型,主成分分析方法结合支持向量机(PCAGSVM)分类模型,遗传算法结合支持向量机(GAGSVM)分类模型,遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和支持向量机(GAGPCAGSVM)分类模型,以及遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和人工神经网络(GAGPCAGBP)分类模型.通过遗传算法选取包含丰富特征的谱段组合与支持向量机方法相结合建立GAGSVM 分类模型,490组验证样本分类准确率为93 47%.为了判断该模型的鲁棒性,对一批新样品,在自研的分选系统上以传送带匀速运行的方式进行测试,获取的750组光谱测试数据,分类准确率为88 27%,证明了该分类模型具有很好的移植性和应用性.</p

遥感技术在塔里木河流域自然资源调查中的应用

该项课题应用航空遥感为主，结合多种信息资料，首次对我国最长的内陆河——塔里木河两岸进行资源与环境的综合性调查，完成了地貌、水系、土地类型、土地资源、土地利用、沙漠化、植被、胡杨林、草地等９种专题系列图件，共编制１∶１０万标准图幅专题图３１４幅，并编写了说明书，量算了资源、环境类型面积；获取了一套较新和系统完整的资源、环境数据；探讨了遥感应用的新方法，为合理制订流域规划和开发利用塔里木河的水资源等提供了依据