摘 要

塑料瓶在由于它具有良好的阻隔性在我们的日常生活中被广泛采用，废弃的塑料瓶如果处理不当，势必会破坏环境，造成“白色污染”。而废弃塑料制品的回收利用，不仅可以保护环境、节约能源，而且具有很好的经济价值。目前我国塑料瓶回收分类主要靠人工分拣来完成，但是这种回收方法不仅效率低下，也浪费了人力物力资源。因此国内的回收厂家迫切需要一种能够对塑料瓶进行在线自动分类的高效设备。本文旨在设计一个能对塑料瓶进行在线自动分类的软件系统。

本文针对塑料瓶的颜色分选开展研究，主要内容包括：

1. 基于阈值分割的感兴趣区域的提取，该方法在一定程度上能够准确的提取出我们需要的区域，为之后的图像操作做好了基础。通过分析背景的直方图，采用高斯函数拟合的方式确定合理的阈值，利用阈值分割的图像操作得到瓶身区域。
2. 基于K均值聚类算法的区域分类处理。将采集得到的图像经分割提取之后，在经过区域分类处理就能够得到我们要确定颜色的瓶身区域。

本文的研究结果表明，使用基于阈值分割的感兴趣区域的提取和基于K均值聚类算法的区域分类处理的方法设计的塑料瓶自动分拣系统具有很高的识别准确率，具有较好的实用价值，对工业级的回收设备开发具有指导意义。

关键词：阈值分割；灰度化；像素访问；K均值聚类

Abstract

Plastic bottles are widely used in our daily lives because of their good barrier properties, if discarded plastic bottles can not be handled properly, it is bound to damage the environment and cause "white pollution". The recycling of waste plastic products can not only protect the environment and save energy, but also has a good economic value. At present, the classification of plastic bottles in China mainly depends on manual sorting, however, this recycling method is not only inefficient but also wastes manpower and material resources. Therefore, domestic recycling manufacturers urgently need an efficient device that can automatically classify plastic bottles online. This article aims to design a software system that can automatically classify plastic bottles online.

This article focuses on the color sorting of plastic bottles. The main contents include:

1. Extraction of regions of interest based on threshold segmentation, this method can accurately extract the area we need to a certain extent, makes the foundation for the subsequent image manipulation. By analyzing the histogram of the background, Gaussian function fitting is used to determine a reasonable threshold, threshold segmentation image operation to obtain the bottle body area.
2. Regional classification processing based on K-means clustering algorithm. After the collected image is segmented and extracted, the region of the bottle that we want to determine the color can be obtained after the region classification processing.

The results of this study show that the plastic bottle automatic sorting system designed by the method of extracting the region of interest based on threshold segmentation and the region classification processing method based on the K-mean clustering algorithm has a high recognition accuracy rate and a good practical value, it has guiding significance for the development of industrial-grade recycling equipment.

Key Words: Threshold；Grayscale；Pixel access；K-means clustering

目 录

第一章 绪论 1

1.1 目的及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 研究的主要内容和章节安排 1

1.3.1 研究要解决的工程问题 1

1.3.2 模块划分、功能及实现过程 2

第二章 总体方案设计 3

2.1 软件系统设计 3

2.2 硬件系统设计 4

第三章 图像感兴趣区域提取 6

3.1图像尺寸裁剪 6

3.2图像灰度化 6

3.3阈值分割 6

3.3.1 阈值的确定 6

3.3.2 阈值类型的确定 8

第四章 颜色统计与识别 10

4.1 颜色还原 10

4.2 颜色空间的概念 11

4.3 K均值聚类算法 11

4.4 kmeans函数的介绍和设置 12

4.5 应用Kmeans进行分类重构 12

4.6 颜色识别 13

4.6.1 判断瓶身类 14

4.6.2 统计瓶身颜色 14

4.6.3 透明塑料瓶的判定 15

第五章 软件系统的设计 18

5.1 系统的整体目标 18

5.2 系统的结构 18

5.2.1 窗口显示部分 18

5.2.2 操作按钮部分 20

5.2.3 状态显示部分 23

5.3 窗口事件和相互逻辑 23

第六章 总结及展望 25

参考文献 26

致谢 27

第一章 绪论

1.1 目的及意义

废旧塑料瓶的回收利用不仅是为了保护环境，也是为了把废物变成珍品。但是，目前塑料瓶的分类主要是手工操作，工作环境差，不适合长时间工作，检测效率不符合要求。目前国内外对废旧塑料瓶的处理方法主要有回收法、化学热解法、焚烧法和掩埋法。除回收外，所有其他方法都会对环境造成一定程度的危害^[1]。废旧塑料瓶经过一系列的颜色筛选和分级处理流程后，经过破碎、造粒、改性等过程，可转化为不同颜色的塑料颗粒，这些塑料颗粒可以作为工业原料被再次利用。因此我们亟需一种能够实现自动回收的设备，此设备要弥补人工分拣的不足，能够长时间工作，并且准确率和稳定性要满足要求，可以在较为恶劣的环境中工作。

1.2 国内外研究现状

目前，国内外对基于机器视觉的研究已经较为深入，各方面的技术也趋近成熟^[2]。20世纪80年代之后,机器视觉以及相关的研究是国内外研究者高度关注的领域,并且逐渐在实际中得到了应用。

廖武提出了融合色度局部直方图与自然特征的缺陷分割技术，通过BP神经网络对缺陷区域提取的特征进行分类识别，开发了受话器视觉缺陷检测系统^[2]。

徐少平提出一种基于HSV颜色空间直方图的图像直觉模糊模型，通过比对HSV空间不同的量化级数对相似度度量正确率的影响，并使用直觉模糊集合距离表述图像相似性度量进行图像的检索^[1]。

艾矫燕研究了各种照明方案，将纹理信息应用结合到了颜色分类中，采用马尔科夫随机场对表面不规则分布的斑点状的缺陷进行检测，融合了颜色、纹理和尺度的信息，对多种颜色砖进行颜色分类^[3]。

研究的主要内容和章节安排

1.3.1 研究要解决的工程问题

本次设计是基于机器视觉的塑料瓶分类系统，主要内容是了解目前机器视觉技术的发展和相关概念，设计和搭建一个基于机器视觉的塑料瓶分类系统，实现从常见的饮料瓶中识别透明饮料瓶。项目的基本要求:功能稳定识别准确率高，能够实时分类和显示识别分类结果。

1.3.2 模块划分、功能及实现过程

通过对设计主要内容进行划分，本次设计的基本内容可以概括为以下几点：

①图像采集，本系统可以利用照相机进行饮料瓶图像的采集，通过串口传送给处理程序；

②图像预处理，采集到的图像包含很多噪声，需要预处理^[4]；

③图像识别，通过设计的算法来识别采集到的图像是否是透明塑料瓶；

④智能分类，根据识别结果来将实物分类。

第二章 总体方案设计

相比起使用人力进行分类检测，采用基于机器视觉的分类检测具有可长时间连续工作等优势。

本文设计方案分为软件系统设计和硬件系统设计。

2.1 软件系统设计

软件系统使用基于MFC框架的C 语言编写，具有良好的可视化界面。软件系统的运行依托于高效的算法和软件设计，本文针对塑料瓶的颜色分选设计了该软件系统，具体的工作流程如2.1：

图2.1 软件系统工作流程图

2.2 硬件系统设计

常见的塑料瓶分类回收系统工业流水线分为：进料模块、图像采集模块、分选模块、传送带等等^[5]。

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