一種基于樹莓派的新型智能多功用自動分類垃圾箱的設計與應用分析

嚴達 黃思威

摘 要：面對中國經濟已然由高速增長階段轉向高質量發展階段這個現實，實現碳達峰、碳中和是推動高質量發展之路中的必然要求，綠色節能清潔成為了社會各界的發展轉型目標。做好垃圾分類，回收并重復利用材料，提高對環境資源的利用率，降低碳排放，助力3060雙碳目標的早日實現。面對社會上垃圾分揀的難點痛點，本文提出一種基于樹莓派的新型智能多功用自動分類垃圾箱，通過機械結構設計創新優化，基于神經網絡泛化感知，實現垃圾智能分類，自動投放，滿載檢測等功能，該自動分類垃圾箱的設計方案具備可行性。

關鍵詞：垃圾投放;智能，創新設計;城市生活垃圾;

0 引言

進入20世紀以來，隨著經濟和生活水平的快速提高，制造業作為支撐國民經濟的主體，一方面為人類進步和發展，積累并創造巨大財富做出突出貢獻，另一方面也帶來了溫室效應，資源耗竭等問題，如今實現“雙碳目標”已經成為當下全球的關注熱點和創新熱點。以制造業的產品生命周期為例，期間需要經歷設計，制造、包裝、運輸、使用和回收處理六大過程。在每一過程中伴隨著碳排放，而垃圾分類處理作為產品生命周期的最后一環，對于積極響應雙碳目標，降低制造能源消耗，控制產品價值鏈間接排放有著重要意義。垃圾分類作為當今社會熱點問題，對垃圾的正確分類已經成了中國當前發展的重大命題，對于幫助企業節能環保，減碳有著重要意義，同時有助于居民綠色環保理念的貫徹深入，重新構建生活消費方式。對于當前市場上存在的垃圾分類裝置并不符合現代社會發展的需要，例如體積龐大，只適合在公共場合投放，民用普及率不夠高，使用和投放成本過高等特點。

經過社會調查及研究發現，設備的小型化更有利于垃圾分類的普及和推廣，所以我們在市場已有的產品基礎上推出一種基于樹莓派的新型智能多功用自動分類裝置，利用其體積小，成本低的特點，易于大范圍推廣并應用，在使用過程中可以充分發揮其性能，同時對于分類好的垃圾進行處理，通過滿載檢測對于垃圾情況實時掌握，減少細菌滋生，降低環境污染。目前本裝置的具體執行機構是擋板，無法處理類別不同的堆疊垃圾，對于單個垃圾或者同類別的可以實現自動識別和歸類收集。對于收集到各類垃圾做到物盡即用，滿足社會的可持續發展，助力雙碳目標的實現，便利人們的生活和出行方式。

1 分類裝置的工作流程設計

首先，由使用者將垃圾扔入待處理平臺，設備自身攜帶的CSi攝像頭進行識別與處理，通過建構學習模型去識別垃圾的類別，同時識別過后將命令傳遞到舵機1去轉動相應的角度，同時反饋舵機2去轉動對應的角度去完成二者之間的相互定位，在投放垃圾入桶之前，投放口的超聲波傳感器會對垃圾的滿載情況進行檢測，遇到滿載情況及時反饋到前端初始化，使得舵機3無法工作。當垃圾未滿載時，舵機3就會將垃圾推入所屬垃圾桶類。

2工作組成系統結構設計

按照系統的設計特點，一般有如下主要功能模組：將控制端分為主控制器和副控制器兩個主要部分，并選用樹莓派3B+和Arduino開發板分別作為一級開發板和二級開發板的主控芯片。樹莓派3B+實現基于卷積神經網絡的圖像分類任務，Arduino負責進行滿載報警和分類動作的執行。樹莓派作為主控制器，主要負責處理csi攝像頭傳回的圖像數據。利用AlexNet模型和圖像算法，對于圖像中垃圾物進行判斷，并將所得結果傳遞給 Arduino 控制器。Arduino作為副控制器，負責接收樹莓派處理后的垃圾物類別信息，并依據此信息去控制電機完成相應的分揀動作。分類系統中傳感器主要由csi攝像頭和超聲波傳感器組成。攝像頭結合紅外補光燈，使得視野范圍更大，有助于獲取垃圾物的圖像;超聲波傳感器則通過測量垃圾桶內儲存的實際污物總量，是否達到了垃圾桶容積的百分之七十五從而實現滿載報警。動作執行部分主要是三部步進電機，步進電機通過PID控制算法，結合驅動電路，調節電機的回轉方位和角度，使電機工作實現指定角度轉動以及投放口的準確重合。

3神經網絡模型的選擇

充分考慮了智能分類與垃圾識別設備的具體使用場合的特殊性，決定將圖像技術全面部署在低功耗、易于應用的嵌入式平臺樹莓派3B+上。樹莓派存在網絡內存較少且計算力較差，所以怎樣使用部署的深度學習網絡模塊就變得特別關鍵。經過對比現有的各種神經網絡模型，準確率較高的模型是LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet，因ALexNet運行效率快并且占用存儲空間少，故適合垃圾分類識別算法設計。

AlexNet在激活函數上選取了非線性非飽和的relu函數，并在雙gpu上運行，每個gpu負責一半網絡的運算，在relu層加入LRN，可形成某種形式的橫向抑制，從而提高網絡的泛華能力。池化方式采用overlapping pooling。通過八層卷積層運算提取圖片特征，并利用大量數據集進行測試，提高識別準確率。

4分類裝置結構設計

對于分類裝置功能的實現分為垃圾桶主體、分類執行機構，殼體三大部分。使用Solidworks軟件對垃圾桶的機器硬件方案設計進行了構建，機器架構包括上、中、下三層，上層結構包括垃圾投放口、蓄電池、樹莓派的開發板和攝像機頭;中層裝有機械傳動裝置，包含步進電機，電磁鐵、履帶行車底盤和固定底座;下層安裝四箱體，包含筒體。

4.1垃圾桶主體設計

垃圾桶主體選用截面為正方形的的筒體，便于后續的角度計算，減少垃圾分類的死角，提高分類效率。桶身材料采用塑料材料制成，面對分類對象的種類的復雜性，需要考慮到垃圾桶的耐腐蝕性，耐用性，經濟實用型，塑料具備加工簡單，價格便宜，考慮到分類裝置的使用場景，塑料材料更多的適合室內使用，對于投放在室外，桶身材料需要考慮抗老化的問題。對于單個桶身尺寸方面采取200*200*300的設置，符合市面上常規售賣的尺寸，符合家用需求。

4.2分類執行機構

分類執行機構作為垃圾分類的核心機構，主要由底板、撥板、擋盤，三部步進電機構成，對于執行機構的外形設置采取圓形設置，便于執行機構的定位，執行，復位。底板與撥板之間采取同心軸連接，采用固定的交錯90角度相連，可以相互活動。動力來源于兩部獨立控制的步進電機，當重物放置在底板上時需要較大的扭矩去帶動，故中心軸和底板材料的結構強度需要足夠高，考慮不銹鋼材料去應用。撥板的運轉只發生在底板和擋盤的相互完成定位后，撥板逆時針轉動固定的90度，將待分類垃圾撥轉到相應類別的垃圾桶。待完成撥轉后，自動復位到初始位置，與底板形成交錯角度，考慮撥板的應用場景和使用環境，材料需要考慮剛度和耐磨性，以金屬材料為主。擋盤的主要作用是接受樹莓派傳遞的類別標簽，通過PID控制步進電機旋轉固定的角度達到標簽垃圾桶的上方，同時返回角度數值給底板提供旋轉角度參數，便于定位，隨后撥板進行投放步驟，當本次操作完成時，自動復原，同時利用擋盤和底板的交錯角度達到密封的作用，保證分類垃圾之間不會進行異味的交織，對于擋盤的材料，我們選擇塑料件去制作擋盤，考慮到擋盤的耐腐蝕，抗老化等問題。

4.3殼體部分

殼體部分包括頂蓋，殼體，底座三個部分，更多的承擔的是縱向的載荷，為此殼體部分的高度不宜過高，防止重心過高的現象的發生，避免分類裝置傾倒。按照某市實行生活每立方米生活垃圾的重量壓縮前約為0.42噸進行計算。本分類裝置單桶容積12升，預計可以容納5.04kg重量的生活垃圾，四個分類桶預計可以容納20.16kg生活垃圾，這對于底座的承載能力提出了更高的要求，對于材料的強度和剛度有了更高的要求，對此殼體部分選用高密度聚乙烯和聚丙烯兩種塑料，做到經濟性與實用性兼容。

5.控制邏輯的設計

5.1 Arduino控制設計

系統通電后，首先對于Arduino 控制器及其外設進行初始化，隨后將訓練好的深度學習模型導入到主控制器中，便于開展后續的垃圾物識別工作。樹莓派對于csi攝像頭發出指令，拍照，通過訓練好的深度學習模型判斷圖像中是否存在垃圾物，若不存在，等待下次拍照;若存在，則利用訓練好的深度學習模型進行分析處理，獲得當前圖像垃圾物的類別。并將處理結果發送至 Arduino 控制器，控制電機進行角度方向的旋轉，并完成投放。

5.2識別設計

此系統中攝像頭通過排線直接與樹莓派的csi接口連接，樹莓派通過對攝像頭的控制，對待檢測的垃圾物進行拍照，并將拍攝的照片與學習模型中的垃圾種類參數比較，從而獲得待檢測的垃圾物的種類，并將類別結果發送至Arduino控制器，完成其他投放動作。

6.結束語

城市生活垃圾已經成為制約城市發展的一大關鍵因素，在新發展理念的倡導下，生活垃圾分類作為其中重要的一環，對于降低污染，減少碳排放有著重要的作用。以當前生活垃圾分類難、人工分類任務重、生活垃圾分類點利用率不足等現實狀況為出發點，符合要求的科學家設計出了上文中所述生活垃圾分類裝置。

該裝置較傳統的人工分揀方式具有如下優勢：（1）裝置小型化，利于家庭場景的推廣應用;（2）垃圾分揀迅速，節省人力，智能化;（3）滿載報警，實時監控;（4）圖像識別垃圾，分類高效，神經網絡算法可學習性高;（5）投放口交錯設置，避免垃圾異味擴散，凈化空氣品質

綜上所述，本設備能夠更迅速地將生活垃圾進行分類，并同時避免生活垃圾臭味排放，從而改善城市空氣質量，對緩解生活垃圾分類困難、費時耗力的問題有一定的幫助，并具備了相當的實際推廣應用價值。

參考文獻：

[1] 張浩 李淑青 杜澤英 孫悅 李鑫瑞 張宇華，基于SolidWorks的智能垃圾分類裝置設計與控制，大學物理實驗第34卷第4期（2021年8月），66-69

[2] 高士雅，胡曉穎，董景峰，生活垃圾分類回收處理體系及智能分類垃圾箱設計，物流技術2021年第40卷第7期，110-114

[3]劉志峰，黃海鴻，李磊，劉赟，綠色制造：碳達峰、碳中和目標下制造業的必然選擇，金屬加工冷加工2022年第1期，15-18

作者簡介：嚴達（2002—）男，湖北天門人，學歷：本科在讀，主要研究方向：車身工程與智能制造。

黃思威 （2001-） 男，湖北應城人，學歷：本科在讀，主要研究方向：車身工程與智能制造。