基于机器视觉的生活垃圾分类装置设计与实现

作　　者： 王鹏；徐尧；俞飞

摘　　要： 近年来国家对生态环境的重视程度越来越高，垃圾分类政策也在逐年改进和完善，生活垃圾分类处理已成必然趋势。随着机器视觉和深度学习技术的不断发展，基于深度学习的图像识别分类算法不断完善，这为生活垃圾自动分类提供了技术支持和新的实现思路。本文基于机器视觉设计了一款生活垃圾智能分类装置，以解决传统垃圾分类处理中的效率低、成本高和资源浪费等问题。本装置的核心部分为一套包括高分辨率摄像头、图像处理和分类模型的垃圾识别系统，在该系统中部署了基于深度学习的垃圾分类算法、卷积神经网络（CNN）和图像识别技术。同时还设计了装置的电控系统和与之相搭配的机械结构，经验证，本装置可以实现垃圾识别投放、屏幕显示、垃圾分类宣传片播放、可回收垃圾压缩、满载检测等功能。

来　　源： 《信息产业报道》 2024-08