一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法与系统，涉及数字处理技术领域，方法包括：进行信息采集，获得建筑填料信息；进行初分类，获取填料类别数据；智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；进行估计，获取颗粒质量估计信息；进行分类，获取填料数据类别组；结合填料类别数据，对建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集；对建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化，解决建筑垃圾再生填料组分的分类精度低，导致建筑垃圾的回收效率低技术问题，达到对建筑垃圾进行精细化分类，精准快速生成建筑垃圾再生填料组分，保证建筑垃圾的回收效率技术效果。

说明书

技术领域

本发明涉及数字处理技术领域，具体涉及一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统。

背景技术

建筑垃圾是指在进行建设、拆迁、装修、修缮及居民装饰房屋过程产生的渣土、弃土、弃料、泥浆及其他废弃物的统称，数据显示，建筑垃圾占据了城市垃圾总量的30％～40％，是城市垃圾源的首位，常见的，可以通过来源、物理组成、再利用性能对建筑垃圾进行分类，但是建筑垃圾的分类精度低，导致建筑垃圾的回收效率无法保证，建筑垃圾堆积导致的土地资源浪费、阻碍道路、污染地表水等问题频发，亟需对建筑垃圾精细化分类方案，对建筑垃圾再生填料组分进行优化。

现有技术中存在建筑垃圾再生填料组分的分类精度低，导致建筑垃圾的回收效率低的技术问题。

发明内容

本申请通过提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统，解决了建筑垃圾再生填料组分的分类精度低，导致建筑垃圾的回收效率低的技术问题，达到了对建筑垃圾进行精细化分类，精准快速生成建筑垃圾再生填料组分，保证建筑垃圾的回收效率的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统。

第一方面，本申请提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法，其中，所述方法应用于精细化分类系统，所述系统包含数据采集模块、数据分析模块，方法包括：通过所述数据采集模块，对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息；通过所述数据分析模块，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，获取填料类别数据；通过所述数据采集模块内置的影像采集装置，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；基于所述颗粒类别和所述形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息；通过元素分析法对所述填料类别数据进行分类，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组；通过所述填料类别数据与所述填料数据类别组，对所述建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集；基于所述精细化分类数据集，对所述建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类。

第二方面，本申请提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类系统，其中，所述系统包含数据采集模块、数据分析模块，所述系统包括：数据获取单元，所述数据获取单元用于通过所述数据采集模块，对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息；信息初分类单元，所述信息初分类单元用于通过所述数据分析模块，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，获取填料类别数据；影像采集单元，所述影像采集单元用于通过所述数据采集模块内置的影像采集装置，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；质量估计单元，所述质量估计单元用于基于所述颗粒类别和所述形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息；元素分析与分类单元，所述元素分析与分类单元用于通过元素分析法对所述填料类别数据进行分类，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组；信息合并单元，所述信息合并单元用于通过所述填料类别数据与所述填料数据类别组，对所述建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集；精细化分类单元，所述精细化分类单元用于基于所述精细化分类数据集，对所述建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息，进行初分类，获取填料类别数据，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息，对填料类别数据进行分类，获取填料数据类别组，结合填料类别数据，对建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集，对建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类。本申请实施例达到了对建筑垃圾进行精细化分类，精准快速生成建筑垃圾再生填料组分，保证建筑垃圾的回收效率的技术效果。

附图说明

图1为本申请一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法的流程示意图；

图2为本申请一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法的分块并获取颗粒质量估计信息的流程示意图；

图3为本申请一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法的确定颗粒微量等级与颗粒质量估计的流程示意图；

图4为本申请一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法的进行元素分析获取填料数据类别组的流程示意图；

图5为本申请一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类系统的结构示意图。

附图标记说明：数据获取单元11，信息初分类单元12，影像采集单元13，质量估计单元14，元素分析与分类单元15，信息合并单元16，精细化分类单元17。

具体实施方式

本申请通过提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统，解决了建筑垃圾再生填料组分的分类精度低，导致建筑垃圾的回收效率低的技术问题，达到了对建筑垃圾进行精细化分类，精准快速生成建筑垃圾再生填料组分，保证建筑垃圾的回收效率的技术效果。

实施例一

如图1所示，本申请提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法，其中，所述方法应用于精细化分类系统，所述方法应用于精细化分类系统，所述系统包含数据采集模块、数据分析模块，所述方法包括：

S100：通过所述数据采集模块，对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息；

S200：通过所述数据分析模块，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，获取填料类别数据；

具体而言，所述精细化分类系统为建筑垃圾再生填料精细化分类的操作平台，所述数据采集模块包括多种数据信息采集装置，所述装置包括的不限于影像采集装置、数据检索装置，所述影像采集装置可以是监控等其他任意影像信息采集装置，所述数据检索装置简单来说就是通过信息传送信道的进行信息的联网检索与传送，将检索所得的数据信息传送信道传送至所述精细化分类系统，所述系统包含数据采集模块、数据分析模块，且所述数据采集模块与所述数据分析模块通信连接，所述通信连接简单来说就是通过信号的传输交互，在所述数据采集模块与所述数据分析模块通信连接之间构成通讯，为后续数据处理提供技术支持。

具体而言，通过所述数据采集模块，对建筑垃圾再生填料进行信息采集，所述建筑垃圾可以是石头、砖块、木头或其他任意建筑所产生的垃圾，所述建筑填料信息可以是建筑垃圾再生填料的种类、占地面积，将所述数据采集模块采集的数据信息确定为所述建筑填料信息，通过所述数据分析模块，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，所述初分类对应所述建筑填料的大类，将分类所得信息确定为填料类别数据，获取填料类别数据为后续的精细化分类提供技术支持。

进一步具体说明，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，所述初分类对应所述建筑填料的大类，常见如：土地开挖垃圾分为表层土和深层土；旧建筑物拆除垃圾包括但不限于砖、石头、混凝土、木材、塑料、石膏、灰浆、屋面废料、钢铁和非铁金属；道路开挖垃圾分为混凝土道路开挖垃圾和沥青道路开挖垃圾。

S300：通过所述数据采集模块内置的影像采集装置，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；

S400：基于所述颗粒类别和所述形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息；

具体而言，所述数据采集模块内置影像采集装置，所述影像采集装置通过bp反向传播算法进行智能识别模型的训练，通过智能识别模型，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；基于所述颗粒类别和所述形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息，保证了颗粒质量估计信息的稳定性的同时，为后续数据处理提供可靠的技术理论支持。

进一步具体说明，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，所述权值对应的函数即卷积核，通过卷积核对所述颗粒图像进行处理，通过bp反向传播算法对所述影像采集装置拍摄到的颗粒图像的特征捕捉结果进行特征还原，所述特征还原过程，需要将多组颗粒图像输入所述智能识别模型，才能保证所述智能识别的稳定性，所述智能识别模型的输出为颗粒类别和形状信息，在输入数据与输出数据趋于实际数据信息时，所述智能识别模型构建完成，简单来说，图像信息与实际的数据的因图像信息的采集角度、采集过程的比例尺会因图像设备与所述颗粒的距离变化或其他因素导致的数据的可靠度下降，结合所述智能识别模型，能进一步保证颗粒类别和形状信息的可靠性。

进一步的，如图2所示，所述步骤S400包括：

S410：确定建筑填料的分块单位体积；

S420：通过所述颗粒类别和所述形状信息，结合所述分块单位体积，对所述建筑填料分块为单位体积，获取多个建筑填料单位块；

S430：通过压感装置，进行蒙特卡罗模拟法计算，随机抽取建筑填料单位块进行质量测算，获取建筑填料单位块质量；

S440：依照颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息。

具体而言，确定建筑填料的分块单位体积，所述分块单位体积默认设定为边长为1米的正方体，所述单位体积限定可以自定义设置，默认值是为便于进行信息管理所设置；通过所述颗粒类别和所述形状信息，结合所述分块单位体积，对所述建筑填料分块为单位体积，获取多个建筑填料单位块；所述压感装置内部集成一压电传感器，通过压感装置，可以进行质量测量。通过蒙特卡罗模拟法进行计算，可以获取一组随机序列，基于随机序列，在多个建筑填料单位块即随机抽取建筑填料单位块，进行质量测算，获取建筑填料单位块质量，所述建筑填料单位块质量对应的单位为千克，统一的单位设定，有利于保证数据信息的处理效率，所述颗粒微量等级通过颗粒的大小进行等级划分，依照颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息，结合随机数对辅助颗粒的质量估计，进一步保证了质量估计结果的客观性与有效性，进一步保证了颗粒质量估计信息的稳定性。

进一步的，所述步骤S430包括：

S431：确定抽取比例，所述抽取比例为随机序列的数据量与所述建筑填料单位块的块数之比；

S432：通过所述数据分析模块，将所述建筑填料单位块的块数确定为随机数的上限，通过所述抽取比例进行蒙特卡罗模拟法计算，获取随机序列；

S433：通过压感装置，测算所述随机序列对应的建筑填料单位块的质量，进行数据运算处理，获取建筑填料单位块质量。

具体而言，确定抽取比例，所述抽取比例为随机序列的数据量与所述建筑填料单位块的块数之比，所述抽取比例一般可以设定为2％，抽取比例可以自定义设定，设定为2％是为保证数据信息的处理效率的同时，保证随机数的有效性，是多次试验评估优选所得；通过所述数据分析模块，将所述建筑填料单位块的块数确定为随机数的上限，所述随机数的上限简单来说就是蒙特卡罗模拟法计算生成的随机数的最大值，通过所述抽取比例进行蒙特卡罗模拟法计算，获取随机序列；通过压感装置，测算所述随机序列对应的建筑填料单位块的质量，进行数据运算处理，获取建筑填料单位块质量，确定抽取比例，为保证数据信息的处理效率的同时，保证建筑填料单位块质量精度。

进一步具体说明，测算所述随机序列对应的建筑填料单位块的质量，进行数据运算处理，所述数据运算处理简单来说就是确定建筑填料单位块质量众数与均值后，取均值，示例性的，建筑填料单位块的质量为[100，108,107,103,107]，建筑填料单位块质量的众数为107千克，建筑填料单位块质量的均值为105千克，数据运算处理所得建筑填料单位块质量为106千克。

进一步的，如图3所示，本申请实施例还包括：

S450：进行颗粒微量的等级限定，确定多层滤网孔径尺寸结构；

S460：通过所述颗粒类别和所述形状信息，基于搅拌过滤装置，结合所述多层滤网孔径尺寸结构，进行颗粒筛选过滤，获取多通道颗粒筛选填料；

S470：通过所述多通道颗粒筛选填料，对所述建筑填料分块为单位体积，获取建筑填料单位块；

S480：通过所述多层滤网孔径尺寸结构与所述多通道颗粒筛选填料，进行数据对应，确定颗粒微量等级；

S490：通过所述颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息。

具体而言，进行颗粒微量的等级限定，确定多层滤网孔径尺寸结构，所述颗粒微量的等级限定对应的微粒的尺寸阈值与多层滤网孔径尺寸对应；通过所述颗粒类别和所述形状信息，基于搅拌过滤装置，所述搅拌过滤装置的过滤装置为多层滤网结构，所述多层滤网结构的最大孔径尺寸与搅拌过滤装置的填料颗粒入口通道最近，简单来讲，填料颗粒先经过孔径尺寸大的滤网，后经过孔径尺寸小的滤网，直至无法继续过滤至下一层为止，不对所述搅拌过滤装置的内部的其他构建进行限制。

具体而言，通过所述多层滤网孔径尺寸结构，进行颗粒筛选过滤，获取多通道颗粒筛选填料，所述多通道颗粒筛选填料与所述多层滤网孔径尺寸结构对应，简单来说就是每一个滤层对应一个颗粒筛选填料通道；通过所述多通道颗粒筛选填料，对所述建筑填料分块为单位体积，获取建筑填料单位块；通过所述多层滤网孔径尺寸结构与所述多通道颗粒筛选填料，进行数据对应，确定颗粒微量等级，所述颗粒微量等级、滤层和颗粒筛选填料通道的划分对应；通过所述颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，将颗粒尺寸与建筑填料单位块质量进行信息对应，获取颗粒质量估计信息，进一步保证了颗粒质量估计信息的稳定性。

S500：通过元素分析法对所述填料类别数据进行分类，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组；

进一步的，如图4所示，所述步骤S500包括：

S510：通过射线荧光光谱仪发射低能光照射线，照射再生填料颗粒，致使再生填料颗粒发射二次特征X射线；

S520：确定所述二次特征X射线的能量线特征与波长特征；

S530：通过所述填料类别数据、所述能量线特征与所述波长特征的对应，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组。

具体而言，通过元素分析法对所述填料类别数据进行定性分析与定量分析，所述元素分析法是研究化合物中元素组成的化学分析方法，元素分析法一般需要通过仪器的辅助进行分析，本申请实施例的辅助分析的仪器为射线荧光光谱仪，下述方案为多次验证优选所得，下述说明不对元素分析法的实施进行限制，通过射线荧光光谱仪发射低能光照射线，照射再生填料颗粒，致使再生填料颗粒发射二次特征X射线；所述二次特征X射线进入SI(LI)探测器(锂漂移硅检测器)，确定所述二次特征X射线的能量线特征与波长特征；基于所述填料类别数据、所述能量线特征与所述波长特征的对应，对所述颗粒质量估计信息进行类别划分，获取填料数据类别组，保证了所述填料数据类别组信息的稳定性，为建筑垃圾再生填料组分的客观性提供技术支持。

进一步的，所述步骤S530包括：

S531：通过所述能量线特征，鉴别所述填料类别数据对应的元素的种类信息；

S532：通过所述波长特征，结合所述二次特征X射线的谱线强度，对所述填料类别数据的元素进行定量分析，确定元素的含量信息；

S533：通过所述种类信息与所述含量信息，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组。

具体而言，二次特征X射线进入SI(LI)探测器，对再生填料颗粒进行定性分析与定量分析，所述定性分析通过所述能量线特征，鉴别所述填料类别数据对应的元素的种类信息；所述定量分析通过所述波长特征，结合所述二次特征X射线的谱线强度，对所述填料类别数据的元素进行定量分析，确定元素的含量信息；通过所述种类信息与所述含量信息，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组。

进一步具体说明，二次特征X射线进入SI(LI)探测器后，不断地改变衍射角，便可获得再生填料颗粒内各种元素所产生的特征X射线的波长及各个波长X射线的强度，可以据此进行特定分析和定量分析。

S600：通过所述填料类别数据与所述填料数据类别组，对所述建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集；

S700：基于所述精细化分类数据集，对所述建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类。

具体而言，通过所述填料类别数据与所述填料数据类别组，对所述建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，对建筑垃圾再生填料分类进行细化，获取精细化分类数据集，对所述建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类，提高建筑垃圾的回收效率。

进一步的，本申请还包括：

S710：构建分类流程的流程动作触发节点；

S720：基于所述数据采集模块内部集成的影像采集装置，结合所述流程动作触发节点，进行采集图像触发匹配；

S730：根据触发匹配结果，得到建筑垃圾再生填料组分的分类流程监测图像。

具体而言，通过分类流程的顺序确定流程动作触发节点，构建分类流程的流程动作触发节点；基于影像采集装置，通过流程动作触发节点与采集图像进行触发匹配，根据触发匹配结果，对流程动作触发节点进行图像采集，得到建筑垃圾再生填料组分的分类流程监测图像，对图像信息进行分段处理，保证了分类流程监测图像的稳定性。

进一步具体说明，整个分类流程的图像信息的数据量大，过程复杂，进行确定触发节点，对图像信息进行分段，每一段的图像信息相似度高，有效保证数据的分析效率，保证类流程监测图像的稳定性，为建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法的落实提供技术支持。

综上所述，本申请所提供的一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统具有如下技术效果：

由于采用了对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息，进行初分类，获取填料类别数据，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息，对填料类别数据进行分类，获取填料数据类别组，结合填料类别数据，对建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集，对建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类，本申请通过提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法及系统，达到了对建筑垃圾进行精细化分类，精准快速生成建筑垃圾再生填料组分，保证建筑垃圾的回收效率的技术效果。

由于采用了进行颗粒微量的等级限定，确定多层滤网孔径尺寸结构，结合颗粒类别和形状信息，基于搅拌过滤装置，进行颗粒筛选过滤，获取多通道颗粒筛选填料，对建筑填料分块为单位体积，获取建筑填料单位块，通过多层滤网孔径尺寸结构与多通道颗粒筛选填料，进行数据对应，确定颗粒微量等级，对建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息，保证了颗粒质量估计信息的稳定性。

由于采用了通过射线荧光光谱仪发射低能光照射线，照射再生填料颗粒，使再生填料颗粒发射二次特征X射线，确定能量线特征与波长特征，通过填料类别数据、能量线特征与波长特征的对应，结合颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组，保证了填料数据类别组信息的稳定性，为建筑垃圾再生填料组分的客观性提供技术支持。。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类方法相同的发明构思，如图5所示，本申请提供了一种基于建筑垃圾再生填料组分的精细化分类系统，其中，所述系统包含数据采集模块、数据分析模块，所述系统包括：

数据获取单元11，所述数据获取单元11用于通过所述数据采集模块，对建筑垃圾再生填料进行信息采集，获得建筑填料信息；

信息初分类单元12，所述信息初分类单元12用于通过所述数据分析模块，对所述建筑填料信息的类型进行初分类，获取填料类别数据；

影像采集单元13，所述影像采集单元13用于通过所述数据采集模块内置的影像采集装置，智能识别建筑垃圾再生填料粉碎后的颗粒图像，获取颗粒类别和形状信息；

质量估计单元14，所述质量估计单元14用于基于所述颗粒类别和所述形状信息，对颗粒的质量进行估计，获取颗粒质量估计信息；

元素分析与分类单元15，所述元素分析与分类单元15用于通过元素分析法对所述填料类别数据进行分类，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组；

信息合并单元16，所述信息合并单元16用于通过所述填料类别数据与所述填料数据类别组，对所述建筑垃圾再生填料的分类进行信息合并，获取精细化分类数据集；

精细化分类单元17，所述精细化分类单元17用于基于所述精细化分类数据集，对所述建筑垃圾再生填料进行再分类，实现建筑垃圾再生填料组分的精细化分类。

进一步的，所述系统包括：

单位体积确定单元，所述单位体积确定单元用于确定建筑填料的分块单位体积；

单位体积分块单元，所述单位体积分块单元用于通过所述颗粒类别和所述形状信息，结合所述分块单位体积，对所述建筑填料分块为单位体积，获取多个建筑填料单位块；

质量测算单元，所述质量测算单元用于通过压感装置，进行蒙特卡罗模拟法计算，随机抽取建筑填料单位块进行质量测算，获取建筑填料单位块质量；

质量划分单元，所述质量划分单元用于依照颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息。

进一步的，所述系统包括：

抽取比例确定单元，所述抽取比例确定单元用于确定抽取比例，所述抽取比例为随机序列的数据量与所述建筑填料单位块的块数之比；

随机抽取单元，所述随机抽取单元用于通过所述数据分析模块，将所述建筑填料单位块的块数确定为随机数的上限，通过所述抽取比例进行蒙特卡罗模拟法计算，获取随机序列；

运算处理单元，所述运算处理单元用于通过压感装置，测算所述随机序列对应的建筑填料单位块的质量，进行数据运算处理，获取建筑填料单位块质量。

进一步的，所述系统包括：

结构确定单元，所述结构确定单元用于进行颗粒微量的等级限定，确定多层滤网孔径尺寸结构；

筛选过滤单元，所述筛选过滤单元用于通过所述颗粒类别和所述形状信息，基于搅拌过滤装置，结合所述多层滤网孔径尺寸结构，进行颗粒筛选过滤，获取多通道颗粒筛选填料；

填料筛选单元，所述填料筛选单元用于通过所述多通道颗粒筛选填料，对所述建筑填料分块为单位体积，获取建筑填料单位块；

等级划分单元，所述等级划分单元用于通过所述多层滤网孔径尺寸结构与所述多通道颗粒筛选填料，进行数据对应，确定颗粒微量等级；

数据划分单元，所述数据划分单元用于通过所述颗粒微量等级，对所述建筑填料单位块质量进行数据划分，获取颗粒质量估计信息。

进一步的，所述系统包括：

光谱发射单元，所述光谱发射单元用于通过射线荧光光谱仪发射低能光照射线，照射再生填料颗粒，致使再生填料颗粒发射二次特征X射线；

特征确定单元，所述特征确定单元用于确定所述二次特征X射线的能量线特征与波长特征；

特征对应单元，所述特征对应单元用于通过所述填料类别数据、所述能量线特征与所述波长特征的对应，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组。

进一步的，所述系统包括：

类别鉴别单元，所述类别鉴别单元用于通过所述能量线特征，鉴别所述填料类别数据对应的元素的种类信息；

定量分析单元，所述定量分析单元用于通过所述波长特征，结合所述二次特征X射线的谱线强度，对所述填料类别数据的元素进行定量分析，确定元素的含量信息；

类别分析单元，所述类别分析单元用于通过所述种类信息与所述含量信息，结合所述颗粒质量估计信息，获取填料数据类别组。

进一步的，所述系统包括：

触发节点构建单元，所述触发节点构建单元用于构建分类流程的流程动作触发节点；

触发匹配单元，所述触发匹配单元用于基于所述数据采集模块内部集成的影像采集装置，结合所述流程动作触发节点，进行采集图像触发匹配；

监测图像单元，所述监测图像单元用于根据触发匹配结果，得到建筑垃圾再生填料组分的分类流程监测图像。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。