为提高废旧铅酸蓄电池回收效率和金属回收质量,提出采用自动化手段分类废旧铅酸蓄电池。针对该识别分类问题,首先将主成分分析法、线性判别分析法应用于废旧铅酸蓄电池的X射线图像的特征提取。通过支持向量机对提取的训练集图像特征向量进行训练,分别对测试集的图像数据进行分类实验,并对比了不同数量的训练集和不同特征空间维度下各种方法的识别率。实验结果表明,主成分分析法、线性判别分析法可用于废旧铅酸蓄电池X射线图像的识别,并且随着训练集与测试集样本量的增加,二次线性判别分析法表现出较为稳定的识别率。

针对目前铅酸蓄电池刀切装置通用性差且自动化程度低等问题，设计出一款新型铅酸蓄电池刀切分离器。阐述了刀切分离器的工作原理，分析其结构特点及动作过程，设计液压、气动系统并甄选系统元件，对重要回路进行仿真校核。该装置体积小，自动化程度高，安装在现有铅酸蓄电池回收预处理生产线上，用于多种规格的铅酸蓄电池的切割。