基于物聯網技術的智能垃圾回收系統設計

毛盛鋒 覃禮健 黃運樟 王浩

摘要：正值建設美麗中國關鍵階段，我國生態文明建設進入了以降碳為重點戰略方向，推動減污降碳協同增效，促進經濟社會發展全面綠色轉型，實現生態環境質量改善由量變到質變的關鍵時刻。垃圾的分類處理是一直困擾著人們的一大難題，大部分居民對垃圾的分類混淆不清。文章闡述了一種能實現自主垃圾分類的智能垃圾裝置。該裝置運用人工智能（AI）、物聯網等技術，將可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾4類城市生活垃圾自主判別、分類并投放到相應的垃圾桶，從而實現垃圾的快速處理，解決了居民垃圾分類難、效率低等問題，進一步將垃圾分類落到實處。

關鍵詞：物聯網；神經網絡；垃圾分類

中圖分類號：TP311

文獻標志碼：A

0 引言

“十四五”時期，我國生態文明建設進入了以降碳為重點戰略方向，推動減污降碳協同增效，促進經濟社會發展全面綠色轉型，實現生態環境質量改善由量變到質變的關鍵時刻。雙碳愿景下的生活垃圾分類數字化正在走進人們的生活。

隨著社會經濟的迅速發展，中國垃圾清運量的增長速度與垃圾分類知識和技術的普及速度并不匹配，國家統計局數據如圖1所示。我國的垃圾清運量都在20 000萬t以上，隨著時間變動垃圾總的清運量呈現小幅度的波動，總體呈現上升態勢。而在很多地區可以明顯看出清運量和實際處理量之間存在差額，這也導致了眾多垃圾處理問題的出現。

垃圾處理困境帶來的最突出的問題是垃圾分類難題，繁雜的垃圾種類和投放規則一直困擾著人們。人們對于垃圾的具體分類規則不太清晰，垃圾類別“繁”，垃圾分類“難”。通過對生活垃圾進行智能分類不僅可以幫助人們減輕負擔提高生活質量，還可以支持國家的可持續發展戰略，實現資源的再利用，促進節能減排。本文將闡述了一種基于物聯網技術的智能垃圾回收系統。

該智能垃圾回收系統中的主體為智能垃圾桶，其核心在于實現垃圾的自動分類，使用者只需要將垃圾丟進垃圾桶，就能對垃圾進行自動識別和分類。為解決該問題，吳栓等^［1］設計了以英偉達 Jetson Nano 人工智能平臺作為數據核心處理模塊，基于 BP 神經網絡算法對垃圾圖像進行識別實現對垃圾的智能分類裝置。王嫣嫣^［2］設計了基于STM32的具有自主分離功能的智能垃圾分類裝置，利用多個并行布置傳送帶的差時同速運動和采用轉盤與撥板的差角運動方式對不同種類垃圾進行分離。郭韜文等^［3］設計了一種基于太陽能供電的智能高效生活垃圾分類裝置面通過太陽能高效的轉化為電能極大地降低了能源成本從而實現節能減排。李學偉等^［4］針對老年人、上班族和盲人等群體設計了具有人機交互功能的智能垃圾分類裝置，通過語音辨識實現垃圾的自主分類投放。

本文結合實際應用需求設計的基于物聯網技術的智能垃圾回收系統，其核心控件為STM32芯片，結合K210模塊的神經網絡模型實現垃圾智能分類；通過驅動電機模塊將垃圾自動化地投入對應的垃圾收納箱中；通過實際組裝和軟硬件聯合測試，驗證了系統整體功能的合理性。

1 系統總體設計

1.1 系統主要功能

本智能垃圾回收系統分為智能垃圾桶和用戶端應用。智能垃圾桶可以實現垃圾的智能識別、垃圾自動化分類、垃圾桶存量數據上傳和GPS數據上傳等功能；用戶端應用可以查詢附近已經上傳的垃圾桶容量數據，提供用戶移動端識別垃圾功能。智能垃圾桶主要通過運行STM32主控芯片將各個感應傳感器硬件連接起來，實現數據交互；用戶端應用主要以微信小程序和手機App呈現數據。主要功能如下：

（1）通過紅外線感應，使用者將垃圾投入內部后，打開投放口處的攝像頭和LED燈，對已經投入的垃圾進行拍照識別。（2）對于投入垃圾識別的結果，STM32主控控制轉動結構，將垃圾傳送到指定的垃圾收納箱上方進行投料。（3）在垃圾桶的運行過程中，STM32主控會定時開啟超聲波測距傳感器和GPS模塊，對內部垃圾收納箱的垃圾存量進行測算定時上傳GPS數據，將存量數據和GPS數據上傳到云端服務器。（4）用戶端可以通過手機定位上傳后，得到用戶附近的智能垃圾桶列表，且可以顯示該垃圾桶的存量數據。（5）用戶端將垃圾圖像上傳云服務器進行智能識別后，將識別結果返回用戶端進行相關展示，以輔助分類。此外，在智能垃圾桶中配備了太陽能板，以便對內部的電池持續供電。

1.2 總體方案設計

智能垃圾回收系統主要有圖像數據采集模塊、機械驅動模塊、垃圾存量模塊、垃圾識別模塊和用戶端平臺組成。具體系統組成如圖2所示。

圖2 系統組成

系統以STM32處理器為核心，通過對各個模塊的數據進行處理，得到智能垃圾桶的基本運作狀態信息。各個模塊將數據信息傳送給STM32系統板，STM32再通過無線通信模塊，將數據傳輸到云服務器。用戶端應用程序通過指定的IP地址對服務器的相關數據進行訪問和上傳相關數據。

2 模塊設計

2.1 控制模塊

控制模塊主要使用STM32F103ZET6芯片，實現對各傳感器節點的控制。該芯片數據總線為32 bit，最大的時鐘頻率為72 MHz，存儲器大小為512 KB，采用ARM微控制器-MCU。F是表示芯片子系列，103表示增強型，Z表示144引腳，E表示512 K字節Flash，T表示LQFP封裝方式，6表示工作溫度-40～85 ℃。它還擁有睡眠、停止和待機3種低功耗模式，并且可用電池為RTC和備份寄存器供電，還配有存儲器等硬件，具有成本低、功能強、功耗小等優點。

通過連接攝像頭模塊對垃圾進行識別、GPS模塊進行初始化定位，紅外線傳感器模塊進行感知是否投入垃圾、超聲波測距模塊進行測算垃圾容量、驅動電機模塊進行自動化分類投放垃圾、網絡通信模塊將垃圾存量數據和GPS定位數據進行上傳到云服務器，如圖3所示。

2.2 數據采集模塊

GPS模塊接收到STM32定位信號時觸發定位功能，并返回定位數據，再結合網絡通信模塊將數據進行上傳。

紅外線傳感器可以感知紅外信號，STM32通過對紅外線傳感器數據的處理可以判斷是否有投入垃圾，再通過對應引腳啟動攝像頭模塊對圖像進行多幀采集。STM32主控先將圖像數據傳送到K210模塊中的神經網絡模型進行識別圖像，再根據識別結果啟動驅動電機模塊將垃圾自動化投入對應的垃圾收納箱。在運行過程中STM32主控會定時采集超聲波測距數據，對垃圾容量進行測算，再通過網絡通信模塊將垃圾容量數據上傳到云服務器。

2.3 通信模塊

通信模塊選用ESP8266模塊，其支持的工作模式有3種：softAP 模式、station模式和softAP+station模式。僅需要通過串口使用AT控制，便可滿足網絡功能需求。通信模塊可以通過station模式，搜索當前附近的WiFi，通過輸入匹配的密碼便能連入互聯網。ESP8266模塊中也實現了TCP/IP協議棧，可以使用AT指令向云服務器端發起TCP連接。連接TCP服務器并開啟傳輸模式后，模塊串口收到的數據就能夠通過TCP連接傳輸到云服務器端，通信傳輸流程，如圖4所示。

2.4 用戶端應用程序

用戶端移動設備安裝相應軟件，連接互聯網便可實時獲取云服務器的數據。

（1）顯示附近垃圾桶數據功能。用戶連入互聯網之后可以在應用程序端看到附近智能垃圾桶的地圖定位和智能垃圾桶的容量狀況。（2）上傳垃圾圖像識別功能。用戶可以通過移動端應用程序拍照上傳垃圾圖像到云服務器，云服務器的神經網絡模型識

別之后將結果返回到應用程序前端進行相應的展示。

3 結語

近幾年，中國將“碳達峰”“碳中和”納入生態文明建設總體布局。生態文明建設刻不容緩，而實行垃圾分類，是生態文明建設中的重要一環。為進一步將垃圾分類落到實處，本文綜合運用人工智能、圖像處理、智能控制等技術設計了一種智能垃圾分類系統。

本文主要對系統的電控和機械結構方面進行了詳細的設計介紹，經過實物安裝、調試、測試和驗證，有效實現了智能垃圾分類，證明系統的實時性和準確率均能夠達到預期效果。本系統操作簡單便捷，功能實用，通過幫助人們減輕垃圾分類負擔來提高生活質量，在一定程度上解決了垃圾分類混亂、垃圾亂丟亂放等現象，實現在垃圾分類方面的數字化技術應用，對“雙碳”愿景的早日實現獻一份力量。

參考文獻

［1］吳栓，徐聯冰，蘇克顯，等.智能垃圾分類裝置硬件設計［J］.物聯網技術，2022（9）：114-116.

［2］王嫣嫣，李潤濤，彭自豪，等.具有自主分離功能的智能垃圾分類裝置設計［J］.無線互聯科技，2022（12）：68-71.

［3］郭韜文.基于DEA2.1軟件的再優化食品系統的評估預測［J］.無線互聯科技，2021（17）：33-34.

［4］李學偉，趙晨星，寇涵，等.具有人機交互功能的智能垃圾分類裝置的設計［J］.南方農機，2021（21）：92-95.

（編輯 姚 鑫）

Design of intelligent garbage collection system based on Internet of Things technology

Mao Shengfeng， Qin Lijian， Huang Yunzhang， Wang Hao

（Chongqing Jiaotong University， Chongqing 400074， China）

Abstract： At the critical stage of building a beautiful China， the construction of ecological civilization in China has entered a critical moment when carbon reduction is the key strategic direction， promoting the synergy of pollution and carbon reduction， promoting the comprehensive green transformation of economic and social development， and achieving quantitative to qualitative changes in ecological and environmental quality improvement. This paper describes an intelligent garbage device that can realize independent garbage classification， which uses artificial intelligence （AI）， Internet of Things and other technologies to independently identify， classify and put four types of urban garbage such as “recyclable garbage， food waste， hazardous garbage and other garbage” into the corresponding garbage cans， thus realizing rapid garbage disposal. The project has solved the problem of difficult and low efficiency of waste classification， and further put waste classification into practice.

Key words： internet of things; neural network; waste classification