淺析基于機器視覺的智能垃圾分揀系統

焦新源 王鈺霖 劉厚權 石羅晶

摘要：近年來，隨著經濟的發展和人民生活水平的提高，社會上對環境保護越來越重視，如何處理垃圾成為大眾關注的問題。傳統垃圾分類已無法適應工業和生活需要，科學技術不斷升級，各類智能垃圾分類系統也應運而生。基于機器視覺的智能垃圾分揀系統是一種結合圖像識別神經網絡技術、機械手臂智能控制和云端大數據平臺的系統。這幾種技術的結合能能共享不同智能機器人的廢棄物識別經驗，實現垃圾分類的自動化、高效化、智能化。文章針對基于機器視覺的智能垃圾分揀系統的工作原理，通過分析發現，該系統擁有高智能化、資源高回收化以及節約人力成本等明顯優勢，具有商業價值和現實意義。

關鍵詞：垃圾分類;機器視覺;智能分揀系統

隨著中國經濟的發展和人民生活水平的提高，社會生產生活過程中不可避免地產生大量的垃圾，如何處理工業和生活垃圾成為我們日益關注的問題。據不完全統計，我國居民每年排放的生活垃圾達4億噸，如：各種食品包裝、廚余廢物以及各種快遞包裝等。如果將所有垃圾通過高溫焚化或是簡單的填埋處理，會出現土壤和地下水污染的問題，嚴重的環境污染會影響到人們的生活。同時，廢品回收站的數量日益減少和可回收垃圾的增加，使得大量紙箱、塑料瓶、易拉罐、玻璃瓶都被直接扔到垃圾桶里，造成了財富與資源的浪費。廢舊塑料、鋁制品和食品類廢物經過技術的處理可以變廢為寶，成為柴油、鋁礦、有機肥料等資源。2019年，垃圾分類入選“中國媒體十大流行語”。人們對垃圾分類等環保問題的重視，為智能垃圾分揀系統的研究增添了熱度。

一、目前垃圾分揀中存在的問題和原因

我們能在日常生活中看到，越來越多的城市在社區中引入了分類垃圾桶。然而，根據調查報告顯示，只有52.08%的人會進行可回收和不可回收的垃圾分類，居民對于垃圾分類的意識淡薄，極少數人會自發對垃圾進行分類后投放入正確的垃圾桶，通過國民自發的分揀在短時間內很難實現。一些垃圾回收員在收集垃圾時也沒有分門別類，而是將各種垃圾一并倒入垃圾車中運送到垃圾站，前期的分類工作也變得功虧一簣。據中國青年網數據顯示，上海每天產生的生活垃圾有2萬多噸[1]，大量無序垃圾的產生導致了在垃圾回收站的人工分揀工作難度增加，部分工作人員無法承受在惡劣環境下的高強度勞動，垃圾分揀中心存在長期的人員短缺問題。垃圾站的人工分揀無法保證高強度下分揀的準確性，而簡單地根據垃圾輕重、磁性、彈性等物理化學性質統一分揀極易造成資源的浪費和處理廠環境的二次污染，難以滿足實際的需要。

我國垃圾分類處理效率低、工作難度大、人力資源短缺等問題是由多方面原因引起的，例如缺乏關于垃圾分類的法規條例和管理辦法、垃圾分類處理體系不完善、人口紅利逐漸減弱等。隨著機器人技術的普及，垃圾分類技術進一步發展，將機器人應用到垃圾分類領域來代替人工分揀操作是未來行業發展的趨勢，這不僅能夠降低人工成本、提高生產效率，還能實現工業、農業、服務業的綠色和可持續性發展。

二、國內外智能垃圾分類系統的發展狀況

針對垃圾分類存在的問題，學者們聚焦于如何提升垃圾分類的處理效率，將資源利用率最大化。智能垃圾分類系統的出現降低了處理垃圾消耗的成本和造成的環境污染，同時解決了勞動力短缺的問題。智能垃圾分揀系統可以專項分揀出每一類垃圾，投放入不同類別的垃圾桶中，再利用機械傳輸帶或機械臂傳輸至不同的垃圾處理機械中。對應的垃圾處理機械中，針對不同的材料采用適應的處理方法，盡較小可能避免資源的浪費，也因為垃圾分揀使垃圾場采購了不同類別的垃圾處理機械，雖然暫時的增加了成本，但這些垃圾處理機械增加了使用率和壽命，由于較高效率的處理垃圾使這些機械平均使用成本降低。由系統定義的操作可以保證在不同的垃圾流速下分揀的準確性，大大減少了因為疲勞造成的人工分揀誤差。

國內外市場上已經出現了各類智能垃圾分類處理技術，如：英國恩派特在垃圾分揀上申請了物料剪切撕扯設備專利、料斗式打包機專利、油桶壓扁機專利等等。從工業應用上來看，目前國內在垃圾智能分揀的實現上大多數是分類別的垃圾分揀，如攀奇的150全自動垃圾分揀機針對的主要問題是建筑垃圾、恩派特的垃圾分選機針對的主要問題是生活垃圾、輕石的自動提升上料系統針對的則是廚余垃圾。它們因為技術原理的不同，每個設備僅僅只能基于一類垃圾上進行分類，更適應小范圍為大量產生固定垃圾的場所，如建筑工地或聚集性的餐飲行業，針對這一類垃圾的不同性質可以快速的進行分揀。與上述工業垃圾分揀的不同，廣東輕工職業技術學院自2014年起投放了一批智能垃圾分類垃圾桶[2]。這種智能垃圾桶是通過人工初步分揀垃圾，再經過儀器的識別判定該分類是否準確。這種方式可以依托于居民垃圾分類的意識，通過刷卡開放垃圾桶，同時記錄下垃圾投放者的身份與投放時間并自動識別垃圾分類是否準確，利用數據管理垃圾分類。

三、基于機器視覺的智能垃圾分揀系統

基于機器視覺的智能垃圾分揀系統是一種結合圖像識別神經網絡技術、機械手臂智能控制和云端大數據平臺的系統，能共享不同智能機器人的廢棄物識別經驗，并結合提供圖像到感知學習與機器人技術，實現垃圾分類的自動化、高效化、智能化。智能垃圾分揀機器人的工作原理主要如下：

1. 基于機器視覺進行垃圾分揀。首先，智能垃圾分揀機器人具有圖像識別神經網絡，可以識別垃圾的不同形態與系統的圖片庫進行比對，在達到一定對比度后可以準確的抓取垃圾放入對應的垃圾回收筐中。機器視覺的實現又大致分為以下幾個步驟：第一步，存入大量圖片，使模型進行深度學習Tensorflow庫生成訓練結果。第二步，進行圖像處理與識別，識別系統通過閾值處理、圖像增強、高斯模糊等圖像預處理技術識別攝像頭拍攝的照片并使用Tensorflow庫將訓練好的模型分析經過圖像預處理后的圖像。給出圖片在庫中所有圖片的對比度，將對比度大于90%的圖片類別認定為垃圾分類的類別[3]。視覺分析結束后機械臂通過對應類別傳入進系統的信號將垃圾放入不同的垃圾回收框中。

2. 系統的自動更新與學習。若垃圾分揀過程中出現無法識別的物體，將由人工再次進行判斷，同時將人工判斷結果對未識別出物體的各個形態圖片加入庫中，實現系統信息的更新。除此，云端大數據平臺共享不同智能機器人的廢棄物識別經驗，使所有能連接云端的垃圾分揀機器人實現資源共享，增添機器人對垃圾識別的經驗，識別能力以及準確度可以大大提升。

3. 機械手臂的智能控制。針對垃圾的形態各異、輕重差異，機械手臂不僅僅是簡單的抓用 TB6600驅動器和57步進電機，實現了垃圾桶的自動選擇功能。TB6600是一款專業的兩相步進電機驅動器，用TB6600控制機械手臂可實現機械手臂的正反轉控制、旋轉角度控制等，且相對于其他的驅動器TB6600具有振動小、噪聲低、速度快等優勢。同時，單片機對接收到的信號進行處理，控制57步進電機旋轉一定角度，將垃圾選擇視覺處理中分析得到的垃圾類別對應的垃圾桶進行垃圾自動投放[4]。

四、結語

智能垃圾分類系統是科學技術發展提高人民生活質量的一大應用，它能擺脫因人力資源而制約的效率問題，帶來資源再利用、保護環境等好處。基于機器視覺的智能垃圾分揀系統應用大數據、圖片識別等技術的垃圾分揀系統將垃圾進行精確、快速的分類，較人工分揀平臺回收垃圾的速度和精確性上有了極大的改善。通過智能垃圾分揀系統將垃圾進行分類，垃圾的循環利用變得智能化，也對人力、環境資源起到了最大化的利用，實現垃圾回收工作的無人化和各行各業的可持續性發展。未來，我們將不斷從技術上升級，對智能垃圾分類進行更深入的實踐探索。

參考文獻：

[1] 許婧. 上海每天產生生活垃圾2萬多噸，將推分類減量[EB/OL]. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1627760129571831217&wfr=spider&for=pc， 2019-03-12.

[2] 王毅. 我國城市垃圾分類系統工程實施中的問題與對策[J]. 城鄉建設， 2019（23）：4.

[3] 劉旭東， 張艷芬， 趙俊杰. 基于ROS和計算機視覺的智能垃圾分類系統設計[J]. 電子制作， 2020（23）：45-60.

[4] 余驍， 劉碩. 基于深度學習與單片機的智能垃圾分類系統設計[J]. 物聯網技術， 2021， 11（12）：107-109.