权利要求书： 1.用于废金属回收的智能分选方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集废金属图像，预处理所述废金属图像得到目标图像；
将所述目标图像转换至LAB颜色空间得到LAB图像，基于所述LAB图像中各像素点对应的颜色通道的颜色通道分量的差异，对所述像素点进行分类，得到多个第一类别；
获取各第一类别的类别中心的中心颜色通道分量，计算所述中心颜色通道分量和多个标准有色金属对应的多个标准颜色通道分量之间的最小颜色差值；
选取任意像素点作为目标像素点，获取所述目标像素点与其对应的邻域像素点之间的颜色分量向量的最大邻域颜色差值，根据所述最大邻域颜色差值和所述最小颜色差值计算有色金属概率；
由所述像素点的横坐标、纵坐标和所属的第一类别构建三维向量，基于所述三维向量和所述有色金属概率对像素点进行二次分类，得到第二类别；根据各像素点对应的邻域像素点所属的第二类别的分布情况对所述目标图像进行分块，得到多个分块区域；基于所述有色金属概率对所述分块区域进行图像增强，得到增强图像；分割所述增强图像，得到多个有色金属区域，基于所述有色金属区域对废金属进行分类；
其中，第一类别的获取方法为：获取所述LAB图像中各像素点对应的a通道的通道分量，作为第一颜色通道分量；获取所述LAB图像中各像素点对应的b通道的通道分量，作为第二颜色通道分量；由所述第一颜色通道分量和所述第二颜色通道分量构建颜色分量向量；以所述第一颜色通道分量作为纵坐标，以所述第二颜色通道分量作为横坐标，建立颜色坐标轴；基于所述LAB图像中各像素点对应的颜色分量向量在所述颜色坐标轴中的分布，将所述颜色分量向量对应的像素点进行分类，得到多个第一类别；
其中，第二类别的获取方法为：基于所述三维向量，利用DBSCAN算法对像素点进行二次分类，得到第二类别；其中，所述DBSCAN算法的度量依据为所述有色金属概率；
其中，最小颜色差值的获取方法为：将LAB颜色空间中a通道的颜色通道分量作为第一颜色通道分量，将b通道的颜色通道分量作为第二颜色通道分量；所述中心颜色通道分量中的第一颜色通道分量和所述标准颜色通道分量中的第一颜色通道分量作差，得到第一颜色差值；所述中心颜色通道分量中的第二颜色通道分量和所述标准颜色通道分量中的第二颜色通道分量作差，得到第二颜色差值；所述第一颜色
声明：
“用于废金属回收的智能分选方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：金乡县富通金属回收有限公司
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2025年05月16日 ~ 18日 
