周 晓，焦 晨，朱开瑄

(武汉理工大学 机电工程学院，湖北 武汉 430070)

随着人们消费水平的提高，塑料瓶使用量急剧增加，而塑料瓶的回收处理手段大部分是填埋和焚烧，造成了资源浪费以及环境的极大污染[1]，因此有效分拣各类塑料瓶，提高其回收利用率，对环境保护和资源重复利用具有重要意义。

目前我国塑料瓶的回收分类产业在自动化程度上有了一定进步，但分拣工作仍主要依靠人工操作完成[2]，工人工作环境恶劣，检测效率低下，不合适长时间工作。与人工分拣相比，利用机器视觉技术进行分拣具有可长时间连续工作、准确率高、稳定性强，能作业于恶劣工况条件等优点。因此，有学者提出了基于机器视觉的塑料瓶分类方法，通过提取塑料瓶图像包含的典型特征来达到对不同颜色的塑料瓶进行分类的目的。

王洪[3]提出了一种基于计算机视觉的塑料瓶分类方法，首先对采集的图像进行灰度和边缘检测等一系列的处理，然后在二值化的图像上就塑料瓶的面积和周长进行了形状特征的提取，再根据这些形状获得塑料瓶所在区域的像素点的R(red)、G(green)、B(blue)值，以此作为颜色特征来对塑料瓶颜色进行分类识别。贺向宇[4]针对塑料瓶瓶身重叠和表面不平整对颜色分选造成干扰的问题，设计了基于形状匹配的瓶身重叠识别方法和基于K-means聚类的颜色分选方法，从而有效提高了塑料瓶回收的颜色分类准确率。刘政林等[5]设计了一种基于计算机视觉的塑料瓶颜色识别与分拣系统，在图像处理部分利用边缘检测算法提取塑料瓶的轮廓。……