基于深度學習的智能堆肥垃圾桶分類處理系統＊

郭昌鑫，吳健杰，傅家怡，巫坤鋌，陳公興，周衛星

基于深度學習的智能堆肥垃圾桶分類處理系統＊

郭昌鑫1，吳健杰1，傅家怡1，巫坤鋌2，陳公興1，周衛星1

（1.廣州理工學院電氣與電子工程學院，廣東 廣州 510540；2.廣州棒谷科技股份有限公司，廣東 廣州 510435）

“誰知盤中餐，粒粒皆辛苦”，每一粒糧食都是來之不易的。食物浪費既耗費人力物力，也會對環境造成不利影響。剩余食物放久之后會變質，誤食后會危害人體健康，而利用這些食物做成堆肥，變成植物所需的有機物，可減少環境污染。因此，提出了基于深度學習的智能堆肥垃圾桶分類處理系統。經測試，該系統功能穩定，誤差較小，具有一定的應用價值。

食物浪費；深度學習；識別分類；堆肥

1 引言

隨人民生活條件的提高，食物浪費的現象越來越嚴重。據不完全統計，全球每年浪費食物高達13億t，相當于3 600萬輛18輪大型貨車的質量，這些食物產生的溫室氣體排放量高達33億t，相當于美國道路交通2010年排放總量的兩倍多，這將直接導致全球氣候變暖。因此，有必要在廚余垃圾產生時就利用起來，做成有機肥，為植物提供所需的 養分。現階段國內外處理餐廚垃圾的方法有很多，較為常用的方法有機械破碎、衛生填埋、焚燒發電、厭氧發酵、好氧發酵等[1]。

然而，廚余垃圾組分時空差異明顯，其pH值因中國各地飲食習慣不同有所差異，多數小于7.0，甚至小于6.0，少數偏堿性，C/N一般低于15∶1，以纖維性食物為主時較高，以蛋自性食物為主時則較低[2]。同時，廚余垃圾具有很強的分散性，收運成為要重點解決的問題，目前看來，廚余垃圾不適合集中統一處理，實行以家庭為單位的分散處理成為必需措施[3]。因此，智能堆肥垃圾桶分類處理系統將有效地解決廚余垃圾處理問題。

2 系統整體方案設計

制作堆肥需要熱、水、實物、空氣，缺一不可。首先由攝像頭識別廚余垃圾（包括水果、果皮、蔬菜等）后，由樹莓派進行識別分類并存放至攪拌區，其次是將識別到富含碳的物質（比如干樹葉、木屑、小樹枝等）和富含氮的物質（比如菜渣、咖啡渣等）一起存放到粉碎區并進行粉碎。當廚余垃圾到達一定高度后，系統自動將粉碎區的物質倒入攪拌區進行翻攪，系統自動檢測桶內溫濕度，當濕度過低將打開水泵進行噴霧，讓堆肥材料保持足夠濕度。同時還具備手機實時監測pH值、負離子發生器清除異味等功能，系統整體設計框圖如圖1所示。

圖1 系統整體設計框圖

3 硬件結構

3.1 單片機

本系統的主控為STM32單片機，并負責一些底層操作。當樹莓派識別并分類垃圾后，將信號傳送給單片機，單片機即可驅動蓋子翻轉，把垃圾引入指定區域。同時還負責環境溫濕度、pH值等實時檢測等。

3.2 樹莓派

作為系統的核心部件，內部搭載TensorFlow模型庫中訓練的Faster-RCNN模型，訓練過程中需要大量不同類別的“垃圾”圖片，即為讓機器認識“垃圾”的一個過程，做到識別并分類垃圾。

3.3 舵機

主要負責分類時驅動蓋子打開。單片機系統實現對舵機輸出轉角的控制，必須要完成2個任務：①產生基本的PWM周期信號；②脈寬的調整，即用單片機模擬PWM信號的輸出，并且調整占空比來達到控制目的[4]。

4 軟件設計

樹莓派識別分類垃圾流程圖及單片機處理垃圾流程圖如圖2、圖3所示。系統分類垃圾采用的分類模型是Faster-RCNN，該模型引入了RPN，即真正意義上把物體檢測整個流程融入到一個神經網絡中，具備自動提取功能，速度比Fast-RCNN模型快10倍。

圖2 樹莓派識別分類垃圾流程圖

圖3 單片機處理垃圾流程圖

在整個堆肥過程中，測量30 d內碳總量、氮總量、pH值的變化，各變化曲線如圖4、圖5、圖6所示，其中碳總量程下降趨勢，較初值下降了10.5%，說明堆肥過程中揮發了含碳的氣體，而氮總量增加了2.5%，則該堆肥可為植物提供所需的氮元素。pH值由6.0變化到7.8，表面整個堆肥過程中微生物有較高的活性，且滿足《有機肥料》要求的5.5～8.5。

5 測驗結果與分析

調試初期桶內氣體傳感器對異味設定的靈敏度過高，在氣體濃度較低時就誤啟動負離子發生器清除異味，而此時該濃度卻不足以引起人體的察覺，導致負離子發生器頻繁的開啟，這不僅增加電能的消耗，而且大大縮短了負離子發生器的使用壽命。好氧堆肥過程由一系列生物氧化-還原反應組成，電子供體包括含氮有機物、碳氫化合物、酯類、多種有機酸及醇類，電子受體為O，堆肥是多種微生物相對多種底物進行協同作用的復雜生化過程[5]。研究過程中發現，在有氧堆肥中引起人體嗅到臭味的主要是氨氣和硫化氫這兩種氣體，因此需要對其實時監測，經過大量測驗，當氨氣濃度達到6 mg/m3時才會引起人體的察覺，但是當國家規定的氨氣安全指標為最高濃度不超過0.2 mg/m3，則需把傳感器檢測值設在0.2 mg/m3，超過該設定值就會自動清除異味。

圖4 碳總量變化

圖5 氮總量變化

圖6 pH值變化

6 結束語

本文介紹了基于深度學習的智能堆肥垃圾桶分類處理系統及實現過程，堆肥其實是利用自然界中的分解者分解有機物，并將其分解為富含營養的土壤，而土壤又可以重新用來種樹種菜，無需再施肥，智能堆肥垃圾桶實物如圖7所示。針對廚余垃圾難收集、處理時間緊急、難以處理以及污染大等這一系列的特點，本設計以家庭為單位更有利于收集，而且堆肥周期短。其有氧堆肥較無氧堆肥有更大的優勢，首先在有氧堆肥的過程中無異味產生，而無氧堆肥的過程中會散發出強烈的惡臭。自黨的“十九大”召開以來，國家已經越來越重視環境保護和垃圾分類，中國在對廚余垃圾的處理上還是有所欠缺，本設計如果能夠普及，即可大大填補這一空白。以家庭為單位的自我收集的方式，可以減少大量的人力輸出，把污染物變成堆肥的方式，不僅為人類社會作出貢獻，更為保護環境貢獻一份力量，為綠色生態環境打造出一條可持續發展的星光大道。

圖7 智能堆肥垃圾桶實物圖

［1］杜玉吉，王海剛，靳慶麥，等.餐廚垃圾處理技術應用現狀與分析［J］.能源與環境，2019（1）：87，90.

［2］蔡旺煒，陳俐慧，王為木，等.中國城市廚余垃圾好氧堆肥研究綜述［J］.中國土壤與肥料，2014（6）：8-13.

［3］孫煥頃，劉超，高春菊，等.餐廚垃圾處理市場化前端運營現狀與對策研究——以河北省為例［J］.現代農村科技，2019（2）：1-2.

［4］黃益民.舵機、步進電機綜合控制器設計［J］.價值工程，2020，39（4）：225-226.

［5］周少奇.有機垃圾好氧堆肥法的生化反應機理［J］.環境保護，1999（3）：3-5.

郭昌鑫（1998—），男，廣東潮州人，本科在讀，主要從事電氣工程及其自動化研究。

指導教師：陳公興（1981—），男，廣東湛江人，碩士，副教授，研究方向為測控技術及機器人先進技術。

2020年廣東大學生科技創新培育專項資金項目（攀登計劃專項）（編號：pdjh2020b0851）；2020年國家級大學生創新創業訓練計劃項目（編號：202012668002X）

2095－6835（2021）06－0019－02

TP311

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2021.06.007

〔編輯：張思楠〕