国家标准计划《有色金属再生原料智能识别技术要求》由 TC243（全国有色金属标准化技术委员会）归口，TC243SC2（全国有色金属标准化技术委员会重金属分会）执行 ，主管部门为中国有色金属工业协会。

主要起草单位 杭州天眼智联科技有限公司 、中国资源循环集团有色金属投资有限公司 、中铝环保节能集团有限公司 、江西铜业再生资源有限公司 、浙江海亮股份有限公司 、宁波金田铜业（集团）股份有限公司 、宁波长振铜业有限公司 。

1、适用范围 本文件规定了有色金属再生原料（包括但不限于废铜、废铝等再生原料）智能识别的总则和有色金属再生原料智能分类与检验系统功能要求。 本文件适用于有色金属再生原料加工基地、回收企业、冶炼企业及相关检验机构利用人工智能技术进行原料的自动化分类与检验。 2、主要技术内容 2.1 图像采集功能应符合以下要求： a)支持对包含但不限于JPEG、GIF、PNG、TIFF、BMP等常见的图片格式进行读取。图片分辨率支持范围应该包含“主体区域图像”大于等于1920*1080； b)支持对包括但不限于自然场景待回收物码放与堆叠等常见待回收物场景的识别和检测。 c)铜铝铅锌等主要有色再生金属图像采集操作流程及规范 1)废铜类原料 ？典型形态：线材、块状、屑状、管材、漆包线等。 ？采集要点： o重点关注表面氧化程度、颜色（紫红、黄、白等）、是否有镀层或涂层。 o对漆包线等带绝缘层材料，应采集截面图像以暴露金属本体。 o建议多角度拍摄，以识别铜合金与纯铜差异。 2)废铝类原料 ？典型形态：型材、罐体、铸件、箔材、屑粒等。 ？采集要点： o注意区分变形铝与铸造铝，关注表面是否有阳极氧化膜、油漆或腐蚀。 o对碎屑或箔材，应平铺拍摄，避免堆叠遮挡。 o铝镁合金、铝铜合金等应通过颜色与光泽辅助区分。 3)废铅类原料 ？典型形态：块状、板栅、铅膏、铅管等。 ？采集要点： o铅表面易氧化呈灰黑色，应确保图像能反映其金属光泽与密度感。 o对铅酸蓄电池拆解料，应清晰拍摄板栅结构与铅膏状态。 o注意识别是否混有塑料、橡胶等非金属附着物。 4)废锌类原料 ？典型形态：锌合金压铸件、镀锌板、锌渣、锌粉等。 ？采集要点： o锌合金常呈银灰色，表面光滑，应注意识别是否有镀层、锈蚀或合金元素差异。 o对镀锌板，应拍摄截面以区分基材与镀层。 o锌渣等细小颗粒应均匀布放后拍摄，避免粘连。 2.2图像预处理 对获取到的图像进行预先处理，使图像便于后续的识别和检测符合以下要求： a)增强图像质量，在不破坏图像边缘、轮廓等原有细节的条件下进行图像增强和去噪； b)质量筛选，过滤无法正常识别的低质量和完整度不足的图像，如分辨率不足或异常模糊的图像。 2.3智能前景分割 智能前景分割有色金属再生原料的功能需要符合以下要求： a)应分割出所有包含有色金属再生原料的前景区域 b)应在检测结果中包含所有有色金属再生原料区域的掩膜区域坐标； 2.4智能分类识别 分割出有色金属再生原料的所有前景区域后，应剪裁出所有的前景区域，并对所有前景区域进行分类识别，应符合以下要求： a)支持200种以上有色金属再生原料品类的识别 b)支持识别有色金属再生原料的大类与细分小类 c)识别准确率不低于90%。 2.5智能检测 分割出有色金属再生原料的所有前景区域后，应剪裁出所有的前景区域，并对所有前景区域进行检测，应符合以下要求： a) 支持常见违禁物品的检测（如密闭容器，爆炸物等）； b) 支持常见的危废检测（如电路板，油污等）； c) 支持常见的非金属夹杂物检测（如塑料，橡胶，纸）； d) 支持非金属涂层识别 e) 支持输出检测目标的掩膜区域坐标 2.6信息处理 信息处理模块根据品类识别模块和夹杂物检测模块的结果，进行综合分析计算，得到有色金属再生原料的原料品类和原料名称以及是否含有违禁物品，危废比例，非金属夹杂物比例等信息，最后将得到的信息进行结构化存储。 2.7系统性能要求 需要在满足以下数据采集规范的情况下，统计系统的性能 a)图像最小分辨率 输入图像的最小分辨率为1920*1080。 b)有色金属再生原料前景区域最小占比 输入图像中的有色金属再生原料前景区域占整个图像的面积比例应不低于80%。 2.8系统响应时间 单批次有色金属再生原料每次从图像获取到输出结构化信息结果的平均时间不超过10秒。 2.9智能分类识别性能要求 a)图像最小分辨率 输入图像的最小分辨率为1920*1080。 b)有色金属再生原料前景区域最小占比 输入图像中的有色金属再生原料前景区域占整个图像的面积比例应不低于80%。 c)响应时间 单个测试集中每次从图像获取到输出识别结果的平均时间不超过5秒。 d)品类识别准确率 品类识别准确率用于衡量正确识别出的数据集中有色金属再生原料名称数量占所有数据集中待测实际有色金属再生原料数量的比例。品类识别准确率应不低于90%。