基于AI智能識別的自動垃圾分類技術研究

蕭志鈺

摘 要：當前我國城市生活垃圾回收現狀不容樂觀，嚴重阻礙了我國社會化發展的進程，也不利于生態文明建設。因此，文章結合垃圾分類設計了一種基于AI智能視覺識別分揀的自動垃圾分類技術，該技術不僅能夠高效、智能處理生活垃圾，還能夠降低回收成本，提高回收效率，對于建設綠色節能中國具有十分重要的應用價值。

關鍵詞：AI智能視覺識別分揀;自動垃圾分類;技術

0 引言

根據調查，荊州生活垃圾日產生量約為1 000噸，年遞增率為5%。如果實行生活垃圾分類收集和廢棄物的有效回收，垃圾量可望減少40%～50%，資源回收利用率達30%～40%。而人工處理垃圾分類工作耗時較大且存在分類不合理以及人員健康問題，嚴重影響了垃圾分類的效率。信息時代下人工智能技術的應用能夠有效解決這一問題，用智能化系統代替人工操作，在提高回收效率的同時也有效保證了工作的精細化和科學化水平[1]。然而，垃圾分類需要全社會群眾的廣泛參與，而且需要每一位市民全面認識不同垃圾的分類方式;還存在分類意識普及和群眾分類知識學習等方面的問題，造成現階段我國垃圾分類工作的困難。基于這些問題，利用人工智能對垃圾的種類進行識別和分類形成智能化的垃圾分類技術便十分有必要[2]。

1 以AI智能視覺識別分揀為基礎的自動垃圾分析技術探討

1.1 技術工作流程

垃圾分類技術研究主要做了以下工作：首先，對垃圾分類工藝流程、架構總體布局的進行研究，給出智能視覺識別分揀垃圾分類系統的整體架構設計方案。通過分析垃圾分類工藝流程，給出智能視覺識別分揀垃圾分類系統的整體架構。其次，設計了基于TensorFlow深度學習理論、人工智能視覺識別識別系統平臺[3]。平臺上建立物體投入啟動分析模塊：運用Python語言編程樹莓派開發模塊，通過接入開源的Open CV垃圾種類圖像數據處理庫，搭配USB免驅動高清攝像頭和紅外對射探測器，完成開啟攝像頭、圖庫對比分析、驅動控制等系統流程設計。最后，完成了以4B/4G樹莓派開發系統為控制主體的垃圾智能分揀、自動分類控制方案研究，并基于垃圾智能分揀、自動分類機械結構設計和研制，對產品外形進行了設計和優化[4]。

1.2 技術路線

本項目運用AI智能視覺識別技術開展對家庭生活垃圾進行分揀、分類的技術研究，把人工智能技術與傳統環保產業相融合，設計垃圾自動分類裝置，并推廣應用于日常生活垃圾分類處理。一方面，智能垃圾分揀、分類裝置易操作、分類精度高，可大大降低垃圾分類難度，從源端降低了荊州垃圾處理系統的處理負荷和成本，避免二次污染，有效實現垃圾“三化”處理。另一方面，將AI智能識別技術運用于垃圾智能分揀、自動分類的過程，把基于物聯網、大數據和人工智能的新技術引入環保產業，帶動荊州目前以垃圾終端處理為主的傳統環保企業的技術創新和升級，帶動環保產業創新發展[5]。

該技術的運行路線主要分為以下幾步：（1）前期。對家庭垃圾智能分揀技術和分類流程進行了研究，確定了家庭垃圾自動分類技術及裝置的整體方案。（2）中期。應用人工智能視覺識別系統完善了平臺設計，并結合樹莓派開發系統作為技術核心形成了垃圾分類的控制方案。（3）后期。對設計方案中的各個結構進行了制造和裝配，并對比研究各種指標，通過模塊實驗的方式進行進一步的匹配和調試工作，最終形成了基于AI智能視覺識別分揀的自動垃圾分類技術。

1.3 技術方案

智能垃圾箱主要包括箱體、箱蓋和控制3部分組成。箱體中通過隔板分為4個區域，分別盛放不同類型的垃圾，底部用于安裝控制系統[6]。

1.3.1 箱蓋體

箱蓋體主要由箱蓋、圓形擋板、旋轉底板、旋轉蓋板、攝像頭組成。

功能：紅外對射探測器感知是否有垃圾扔進圓形擋板內，啟動攝像頭，攝像頭對垃圾進行拍照，并通過控制系統與開源的垃圾分類服務器內的圖庫進行對比分析，判斷垃圾的種類，控制蓋板旋轉一定角度至相應種類垃圾盛放位置的上方，控制旋轉底板轉出圓形擋板，該類垃圾掉入相應位置，實現垃圾分類。

1.3.2 箱體

根據4類垃圾分類，將箱體用隔板隔成4個空間，分別用來盛放干垃圾、濕垃圾、有毒垃圾、可回收垃圾。在箱體的上方安裝有3個舵機，通過內齒輪嚙合的帶傳動，帶動蓋板旋轉。

1.3.3 箱底

箱子底部主要用來安裝控制系統。控制機構主要包括樹莓派開發模塊，以Python語言編程和Open CV圖像處理庫，搭配USB免驅動攝像頭和紅外對射探測器等硬件深度學習人工智能（OpenCV，TensorFlow），可實現對垃圾的探測、開啟攝像頭、圖庫對比分析、控制箱蓋旋轉等，實現垃圾的分類[7]。

1.4 產品工作流程

在接通產品的控制機構電源以后，設備顯示屏開啟，此時系統內部程序開始運行，在進行垃圾識別分揀之前，需要對產品內部的紅外探測器對射進行初始化設置，完成之后開啟產品攝像頭進行工作。在工作過程中，把一個垃圾扔進產品的內部圓形擋板內，攝像頭會對垃圾進行自動拍照，照片隨后進入控制系統內部進行分析和識別，進而確定垃圾種類，此時紅外信號被垃圾物品遮擋，驅動蓋板電機，使蓋板旋轉至對應垃圾種類盛放處上方。隨后，擋板電機工作，轉動擋板，同時通過圓形擋板的作用使垃圾掉入箱體內相應位置，完成垃圾分類[8]。

1.5 產品技術組成

1.5.1? 技術方案

技術方案包括視覺識別分揀垃圾分類系統工作工藝流程設計、整體架構布局以及智能視覺識別分揀垃圾分類系統在內的總體設計方案[9]。

1.5.2? 基于TensorFlow深度學習理論、人工智能視覺識別系統平臺設計的構建

運用Python語言編程樹莓派開發模塊，通過接入開源的Open CV垃圾種類圖像數據處理庫，搭配USB免驅動高清攝像頭和紅外對射探測器，完成開啟攝像頭、圖庫對比分析、驅動控制等系統設計。

1.5.3 優化設計

以 4B/4G樹莓派開發系統為控制主體的垃圾智能分揀、自動分類控制方案設計的完善優化[10]。

1.5.4 機械結構設計

基于垃圾智能分揀、自動分類機械結構設計和研制，利用若干個MG995、180°數碼機器人金屬標準舵機，通過運動控制，完成齒形皮帶的帶傳動使蓋板整體旋轉至特定種類盛放處上方，再通過底板旋轉和擋板的遮擋作用，實現垃圾自動收集的分揀分類機構設計和研制。

2 結語

綜上所述，開展基于AI智能視覺識別分揀的自動垃圾分類技術研究，即運用智能視覺識別技術，運用Tensorflow深度學習理論，通過Python編程語言進行編程，針對設備啟動、感應、拍照、分析、識別、分揀、回位各個節點，完成全過程智能分揀、自動分類的裝置設計和研究。

在當前在國家環保政策的引導下，以及人們對于智慧生活的向往，家庭生活垃圾智能分揀、自動分類技術及裝置的研發具有巨大的市場前景。

[參考文獻]

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[10]鐘銀彪，王寧.一種應用于自動清掃車的垃圾分類智能視覺系統及方法：110219271A[P].2019-06-16.

（編輯 姚 鑫）