基于視覺(jué)識(shí)別的智能垃圾分揀車(chē)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)*

秦鉑濤

(四川大學(xué) 機(jī)械工程學(xué)院，四川成都 610000)

0 引 言

生活水平的提高使得垃圾的種類(lèi)越來(lái)越多，垃圾的堆放不僅影響城市的市容，占據(jù)有效利用空間，還會(huì)對(duì)我們的環(huán)境造成污染，但垃圾并非完全是廢棄掉的，不合理的處理方式不僅會(huì)造成資源的浪費(fèi)，還可能會(huì)造成環(huán)境的二次污染，現(xiàn)階段進(jìn)行的垃圾分類(lèi)、識(shí)別與處理仍然以人工為主，不僅勞動(dòng)成本高，分揀速度還有限。如何快速的對(duì)垃圾進(jìn)行有效的分類(lèi)和處理，關(guān)乎社會(huì)的發(fā)展，因此有必要設(shè)計(jì)一款智能化的垃圾分揀車(chē)來(lái)滿足人類(lèi)對(duì)垃圾回收利用和處理工作的進(jìn)行。

針對(duì)快速的對(duì)垃圾進(jìn)行有效的分類(lèi)和處理的需求，提出一款智能化的垃圾分揀車(chē)來(lái)代替人工分揀操作設(shè)計(jì)方案，通過(guò)智能監(jiān)控及定位系統(tǒng)對(duì)垃圾進(jìn)行細(xì)化分類(lèi)使垃圾分揀大量工作在垃圾投放時(shí)完成，從而滿足垃圾從生產(chǎn)到投放、運(yùn)輸、處理的要求，進(jìn)而提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本。

1 智能垃圾分揀車(chē)的總體方案設(shè)計(jì)

1.1 功能描述

智能垃圾分揀車(chē)主要功能是對(duì)即將處理的垃圾進(jìn)行分類(lèi)、分揀，光電智能垃圾分揀車(chē)可以從指定的位置出發(fā)，快速的搜尋垃圾，發(fā)現(xiàn)垃圾后對(duì)垃圾進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)，將同類(lèi)別的垃圾統(tǒng)一規(guī)放，并送到指定的垃圾站存放區(qū)。

1.2 總體方案設(shè)計(jì)

智能垃圾分揀機(jī)在尋找垃圾的過(guò)程，使用光電編碼器電機(jī)和陀螺儀來(lái)完成。首先采用人工智能攝像頭利用HuskyLens AI視覺(jué)傳感器進(jìn)行垃圾識(shí)別，采用雙目攝像頭和多自由度機(jī)械臂，在三維立體空間中判斷垃圾的位置，將同類(lèi)別的垃圾采用垂直抓取的揀拾方法存放在一起，同時(shí)為了使撿拾垃圾的效率更高，給小車(chē)增加了存儲(chǔ)區(qū)域，避免因重復(fù)移動(dòng)存放垃圾而造成時(shí)間的隱性浪費(fèi)。在撿拾垃圾的過(guò)程中，同時(shí)保持對(duì)垃圾的計(jì)數(shù)，在滿載之前倒一次垃圾。功能流程圖見(jiàn)圖1。

圖1 功能流程圖

1.3 系統(tǒng)布局及3D建模

采用機(jī)械爪攝像頭組合在分揀小車(chē)的前區(qū)域，通過(guò)車(chē)后機(jī)械臂完成垃圾的分揀，由于垃圾的大小區(qū)別大，在小車(chē)的存儲(chǔ)區(qū)域左后方為可回收垃圾，左前方為廚余垃圾；右后方為有害垃圾；右前方為其他垃圾。為了避免小車(chē)與其他小車(chē)相撞，在車(chē)的前后加入了超聲波模塊，探測(cè)一定距離的物體。本系統(tǒng)是由stm32主板，機(jī)械臂，視覺(jué)處理器和光學(xué)檢測(cè)設(shè)備等組成。圖2所示為垃圾分揀小車(chē)車(chē)身建模圖。

圖2 垃圾分揀小車(chē)車(chē)身建模圖(不含垃圾倉(cāng))

2 目標(biāo)識(shí)別單元設(shè)計(jì)

2.1 目標(biāo)識(shí)別單元軟件設(shè)計(jì)

基于視覺(jué)的智能垃圾分揀車(chē)初步目標(biāo)識(shí)別是使用光電編碼器電機(jī)和陀螺儀來(lái)完成，編碼器電機(jī)獲取行駛的距離信息，陀螺儀獲取方向信息，距離加方向首尾相連，獲得當(dāng)前坐標(biāo)。選用HuskyLens AI視覺(jué)傳感器和HuskyLens攝像頭，按下學(xué)習(xí)鍵HuskyLens攝像頭就可以從不同的角度和范圍學(xué)習(xí)識(shí)別某一類(lèi)垃圾。我們只需要在HuskyLens上訓(xùn)練好識(shí)別對(duì)象解析接口協(xié)議即可。即通過(guò)攝像頭獲取原始圖像信息，在計(jì)算機(jī)形態(tài)學(xué)識(shí)別模塊中識(shí)別垃圾進(jìn)行中間結(jié)果的綜合處理單元，最后對(duì)目標(biāo)物坐標(biāo)及角度信息進(jìn)行處理。

2.2 攝像頭選擇

垃圾識(shí)別選用HuskyLens AI視覺(jué)傳感器，該傳感器采用新一代的AI芯片KendryteK210,內(nèi)置64位400MHz雙核RISC-V處理器，運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的速度比STM32H743快1000倍以上。因此此款智能分揀車(chē)的速度快，載荷大、精準(zhǔn)度高、可操作性強(qiáng)、占地空間小，節(jié)省空間場(chǎng)地資源。

2.3 基于視覺(jué)識(shí)別的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)

機(jī)器視覺(jué)是智能化機(jī)器獲得外部環(huán)境信息的方法之一。通過(guò)視覺(jué)所獲得的圖像信息，實(shí)時(shí)的提取工作參數(shù)判斷出垃圾所屬的類(lèi)別，并通過(guò)系統(tǒng)的分析進(jìn)行分類(lèi)預(yù)處理。在視覺(jué)識(shí)別的垃圾分揀車(chē)技術(shù)使用之前首先要獲得垃圾的位置坐標(biāo)。通過(guò)人工智能攝像頭和視覺(jué)傳感器以及對(duì)輸入的圖像分層卷積進(jìn)行目標(biāo)的檢測(cè)。

2.4 人工輔助模塊

人工輔助模塊是通過(guò)智能垃圾車(chē)的信息采集系統(tǒng)進(jìn)行原始圖像的信息加工識(shí)別，然后進(jìn)行智能機(jī)或者計(jì)算機(jī)的形態(tài)學(xué)識(shí)別，再進(jìn)行人工處理模塊進(jìn)行確認(rèn)，最后經(jīng)過(guò)中間結(jié)果綜合處理單元來(lái)獲得目標(biāo)物的坐標(biāo)及角度信息。在此設(shè)計(jì)中主要是指只能垃圾車(chē)在進(jìn)行完分類(lèi)信息確認(rèn)后，要進(jìn)行抓取信的確認(rèn)。

3 分揀控制單元設(shè)計(jì)

分揀控制單元主要是由智能垃圾車(chē)、機(jī)械臂、垃圾倉(cāng)和舵機(jī)構(gòu)成。

3.1 垃圾分揀車(chē)運(yùn)動(dòng)學(xué)分析

智能垃圾分揀車(chē)的運(yùn)動(dòng)學(xué)研究主要是正確的分析該垃圾分揀車(chē)的運(yùn)動(dòng)特性來(lái)確立各機(jī)構(gòu)、零件之間的位移關(guān)系，速度關(guān)系及空間關(guān)系。采用垂直抓取的方式及三維立體空間的判斷方法使機(jī)械爪移動(dòng)到垃圾的正上方，同時(shí)利用攝像頭對(duì)平面上的垃圾進(jìn)行定位，然后控制機(jī)械爪向下抓取。但由于尺寸的原因，攝像頭的位置并不是在爪子的正中央，因此其視角方面會(huì)有一定的偏差。所以當(dāng)垃圾在爪子的正下方是垃圾的中心點(diǎn)，并不是在屏幕的正中央。我們需要調(diào)節(jié)攝像頭的高度，攝像頭和爪子的中心距離。在抓取前的最高視角下。調(diào)節(jié)垃圾在屏幕上的像素點(diǎn)位置，使其距離屏幕中心的位置。當(dāng)物體中心點(diǎn)出現(xiàn)位置與物體的中心點(diǎn)不一致時(shí)，可以給出機(jī)械爪應(yīng)移動(dòng)的位置，機(jī)械爪邊下降邊調(diào)整位置，使得抓取更加準(zhǔn)確。圖3為小車(chē)柔性爪示意圖。

圖3 小車(chē)柔性爪示意圖 圖4 小車(chē)組裝實(shí)物圖

3.2 分揀控制設(shè)計(jì)

受編碼器電機(jī)的控制，當(dāng)定位到垃圾前時(shí)，先判斷這個(gè)位置有無(wú)垃圾再進(jìn)行垃圾種類(lèi)的識(shí)別。在此過(guò)程中，攝像頭傳感器會(huì)將其拍到的東西進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)在自己的數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行分析，然后將信息通過(guò)串口發(fā)送到STM32主控板。由于之前已錄入垃圾的信息,攝像頭傳感器會(huì)將標(biāo)號(hào)發(fā)送過(guò)來(lái)。 Stm32主板分析垃圾的種類(lèi)。進(jìn)而發(fā)送位置信息以及物體對(duì)象的高度寬度信息。來(lái)判斷物體的大小。進(jìn)而控制機(jī)械臂對(duì)垃圾進(jìn)行抓取。在抓取的過(guò)程中開(kāi)始控制機(jī)械爪下落，邊下落邊調(diào)整機(jī)械爪的位置，使物體的中心點(diǎn)坐標(biāo)處于和計(jì)算得出的理想像素位置、坐標(biāo)相近的坐標(biāo)，不斷的下落，不斷調(diào)整坐標(biāo)位置，直到有寬度、高度所得到的物體大小足夠大，認(rèn)為機(jī)械爪已經(jīng)離物體足夠近，然后停止抓械爪。開(kāi)始使用柔性抓取。抓取成功，控制機(jī)械爪移動(dòng)到對(duì)應(yīng)的垃圾存儲(chǔ)區(qū)正上方，然后松開(kāi)機(jī)械爪即可。若兩次都抓不到或者在該區(qū)域沒(méi)有檢測(cè)到垃圾的情況都會(huì)自動(dòng)放棄。

3.3 硬件設(shè)計(jì)選型

智能垃圾分揀車(chē)選用3 mm厚鋁合金的兩個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的分揀車(chē)；AI視覺(jué)傳感器選用教育版的SEN0336;柔性機(jī)械爪，抓取范圍在30～150 mm之間； HC-SR04+升級(jí)版超聲波模塊4個(gè);HC-SR04+升級(jí)版激光測(cè)距模塊3個(gè);行程200 mm的電控伸縮桿2個(gè)；鋰電池1個(gè)；STM32主控板1塊;陀螺儀1個(gè);各種降壓穩(wěn)壓芯片以及各種都包線等。

4 組裝測(cè)試

4.1 關(guān)鍵部件的3D打印加工

為縮短測(cè)試周期，垃圾倉(cāng)及其他異形零件采用3D打印制作，遵循“建模→導(dǎo)出STL文件→切片生成gcode文件→3D打印→修剪去支撐→安裝調(diào)試”的步驟[5]。經(jīng)過(guò)加工組裝，小車(chē)實(shí)物圖如圖4。

4.2 功能測(cè)試

經(jīng)過(guò)調(diào)試測(cè)試，系統(tǒng)的識(shí)別功能穩(wěn)定，缺陷主要在對(duì)復(fù)雜路況的適應(yīng)能力上，遂采用不同的路況條件對(duì)分揀小車(chē)進(jìn)行調(diào)試，最終測(cè)試結(jié)果如表1所列。

表1 不同路況測(cè)試結(jié)果(以五個(gè)垃圾樣本為例)

5 結(jié) 語(yǔ)

計(jì)算機(jī)控制技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展成為信息傳遞和處理的主要手段。機(jī)械化、自動(dòng)化的智能垃圾分揀車(chē)?yán)靡曈X(jué)傳感器和智能攝像頭實(shí)現(xiàn)了垃圾的可視化操作，該套智能設(shè)備可節(jié)省了大量的勞動(dòng)力，避免了人工分揀對(duì)人體造成的傷害，對(duì)于垃圾處理、生態(tài)環(huán)境的保護(hù)具有重要意義，解決了垃圾處理的棘手問(wèn)題，使垃圾分類(lèi)處理實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化管理，為垃圾分類(lèi)處理設(shè)備設(shè)計(jì)進(jìn)一步優(yōu)化提供了有意義的參考。