吳 栓，徐聯(lián)冰，蘇克顯，吳 穎，廖 虎，張金亮

（湖北汽車工業(yè)學(xué)院 電氣與信息工程學(xué)院，湖北 十堰 442002）

0 引 言

隨著人們消費(fèi)需求的變化和科技的發(fā)展，日常生活中各種智能化產(chǎn)品應(yīng)運(yùn)而生。環(huán)保問題一直是人們關(guān)注的重點(diǎn)，尤其垃圾分類的問題一直困擾著人們，并且目前面臨的最大問題是人們對于垃圾的具體分類不太清晰。通過對生活垃圾進(jìn)行智能分類可以極大程度地幫助人們減輕負(fù)擔(dān)來提高生活質(zhì)量，支持國家的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)資源的再利用，促進(jìn)節(jié)能減排。智能垃圾桶的核心在于實(shí)現(xiàn)垃圾的自動分類，使用者只需要將垃圾丟進(jìn)垃圾桶，就能對垃圾進(jìn)行自動識別和分類。

本文結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)了一款智能垃圾分類裝置。該智能垃圾桶以英偉達(dá)Jetson Nano人工智能平臺作為數(shù)據(jù)核心處理模塊，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對垃圾圖像進(jìn)行識別和分類來獲取垃圾信息；然后通過機(jī)械部分對垃圾進(jìn)行分類，并將結(jié)果進(jìn)行顯示以及語言提醒；最后通過組裝和軟硬件聯(lián)合調(diào)試，驗(yàn)證系統(tǒng)的整體功能。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用需求，對系統(tǒng)功能進(jìn)行全面分析，系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)主要由電控部分和機(jī)械部分兩大塊構(gòu)成，總體架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖1所示。其中電控部分包括：數(shù)據(jù)融合處理模塊、圖像處理與攝像頭模塊、無線通信模塊、智能音視頻顯示與提醒模塊、電源及動力模塊和執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊。機(jī)械部分包括：垃圾桶箱體機(jī)械結(jié)構(gòu)和箱體內(nèi)的齒輪傳動機(jī)構(gòu)。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)的總體工作流程如下：

（1）電源及動力模塊為整個(gè)系統(tǒng)的電控及動力執(zhí)行機(jī)構(gòu)提供穩(wěn)定的電壓輸出。

（2）圖像處理與攝像頭模塊可以實(shí)時(shí)采集當(dāng)前垃圾投放口的圖像信息。

（3）數(shù)據(jù)融合處理模塊通過軟件算法對采集的垃圾圖像進(jìn)行識別，并確定分類。

（4）執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊則根據(jù)數(shù)據(jù)融合處理模塊分類的結(jié)構(gòu)控制步進(jìn)電機(jī)，驅(qū)動齒輪傳動機(jī)構(gòu)，將垃圾投入正確的分類池中。

（5）智能音視頻顯示與提醒模塊循環(huán)播放垃圾分類宣傳片，同時(shí)對垃圾分類識別的結(jié)果進(jìn)行顯示和播報(bào)。

（6）無線通信模塊用于與上位機(jī)進(jìn)行通信，查看系統(tǒng)的狀態(tài)信息，便于調(diào)試。

2 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)

基于總體方案，從電控和機(jī)械兩個(gè)部分進(jìn)一步對系統(tǒng)的主要模塊進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)。

2.1 電控部分設(shè)計(jì)

2.1.1 電源及動力模塊

電源及動力模塊主要包括穩(wěn)壓模塊和驅(qū)動電機(jī)，其中電源穩(wěn)壓模塊為系統(tǒng)其他模塊的工作平穩(wěn)有序進(jìn)行提供條件。根據(jù)系統(tǒng)主控和其他功能模塊芯片對供電特性的要求，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了3種不同的電壓等級：12 V、5 V和3.3 V。綜合考慮系統(tǒng)的可移動和方便拆卸等特性，系統(tǒng)12 V電壓則直接采用12 V/8 000 mA的鋰電池進(jìn)行供電，該電池功率大、轉(zhuǎn)換效率高、充電快，能較好地滿足整個(gè)系統(tǒng)的供電需求。

驅(qū)動電機(jī)采用86系列的步進(jìn)電機(jī)86BYG250C，額定電流為5.6 A，持續(xù)輸出力矩6 Nm，完全滿足垃圾投放池轉(zhuǎn)動所需的轉(zhuǎn)矩和功率要求。此外，該電機(jī)步進(jìn)角為1.8°，通過機(jī)械設(shè)計(jì)齒輪傳動減速比為1∶10，能實(shí)現(xiàn)更高精度的旋轉(zhuǎn)位置控制。

2.1.2 數(shù)據(jù)融合處理模塊

系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合處理模塊主要用來運(yùn)行人工智能算法，實(shí)現(xiàn)垃圾圖像的識別和分類。該模塊基于NVIDIA（英偉達(dá)）高性能Jetson Nano人工智能運(yùn)算平臺進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，該平臺采用四核64位ARM CPU和128核集成NVIDIA GPU，可提供472 GFLOPS的計(jì)算性能；它還包括4 GB LPDDR4存儲器，采用高效、低功耗封裝，具有5 W / 10 W功率模式和5 V-DC輸入，平臺實(shí)物如圖2所示。

圖2 英偉達(dá)Jetson Nano人工智能平臺

平臺支持NVIDIA CUDA Toolkit 10.0以及cuDNN 7.3和TensorRT等庫。該SDK包括主流的開源機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）框架（TensorFlow、PyTorch、Caffe、Keras和 MXNet等）以及計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人開發(fā)的框架（OpenCV和ROS等）。

2.1.3 執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊

執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊用于與數(shù)據(jù)融合處理模塊交互，并控制步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動傳動機(jī)構(gòu)。該模塊采用意法半導(dǎo)體公司生產(chǎn)的32位處理器STM32F103ZET6為主控芯片，主頻高達(dá)72 MHz，內(nèi)置高達(dá)512 KB的高速閃存，具有豐富的I/O端口和各類標(biāo)準(zhǔn)的通信接口，實(shí)時(shí)性能夠很好地滿足數(shù)據(jù)交互和電機(jī)驅(qū)動控制的要求?；谠撝骺匦酒O(shè)計(jì)電路原理如圖3所示。其中串口1的RXD1和TXD1與無線通信模塊中的藍(lán)牙模塊對應(yīng)的管腳相連，實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的數(shù)據(jù)交互。電機(jī)驅(qū)動器采用TB6600，因此主控芯片與驅(qū)動器電路連接方式設(shè)計(jì)為：PA0接PUL+，PA2接DIR+，PA3接EAN+，GND接EAN-，從而控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速和旋轉(zhuǎn)方向。

圖3 執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊電路

2.2 機(jī)械部分設(shè)計(jì)

機(jī)械部分包括桶箱體機(jī)械結(jié)構(gòu)和箱體內(nèi)的齒輪傳動機(jī)構(gòu)。箱體作為整個(gè)裝置的“軀體”部分，主要包括整體材質(zhì)、外觀、尺寸以及垃圾投放口尺寸、滑道坡度和位置、內(nèi)部垃圾投放池的尺寸等。利用SolidWorks繪圖工具對機(jī)械部分進(jìn)行設(shè)計(jì)，箱體及齒輪傳動部分的三維結(jié)構(gòu)如圖4和圖5所示。

圖4 垃圾桶整體機(jī)械結(jié)構(gòu)

圖5 垃圾桶齒輪傳動部分的機(jī)械結(jié)構(gòu)

通過實(shí)地調(diào)研和文獻(xiàn)查閱，結(jié)合功能的要求，箱體整體外觀按照長方體進(jìn)行設(shè)計(jì)，材質(zhì)以不銹鋼和亞克力板為主構(gòu)成。投放口位于整個(gè)箱體的頂部，滑道位于投放口的正下方，側(cè)邊的平臺用于安裝電控部分的各類模塊。根據(jù)當(dāng)前國內(nèi)城市生活垃圾分類通用標(biāo)準(zhǔn)，將日常生活垃圾歸屬為四大類，故本垃圾分類裝置設(shè)計(jì)過程按照四個(gè)投放池的規(guī)格來構(gòu)建。

齒輪傳動機(jī)構(gòu)由步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動，受箱體結(jié)構(gòu)和尺寸的限制，為同時(shí)滿足負(fù)載轉(zhuǎn)矩和控制精度的需求，設(shè)計(jì)三軸兩級級聯(lián)齒輪傳動結(jié)構(gòu)，中心主軸與四個(gè)投放池下方的旋轉(zhuǎn)平臺直連，通過中間過渡軸的兩個(gè)不同大小的齒輪與步進(jìn)電機(jī)旋轉(zhuǎn)軸的齒輪級聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)垃圾分類裝置的旋轉(zhuǎn)分類投放。

3 系統(tǒng)測試

根據(jù)前述章節(jié)對電控和機(jī)械部分的詳細(xì)設(shè)計(jì)，定制相關(guān)的硬件材料進(jìn)行組裝，組裝完畢后對硬件進(jìn)行逐步調(diào)試。測試主要內(nèi)容和結(jié)果見表1所列。硬件測試完畢后，進(jìn)行軟件算法實(shí)現(xiàn)，通過軟硬件聯(lián)合調(diào)試，逐步實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的各項(xiàng)功能?；诟咝阅艿娜斯ぶ悄芷脚_，系統(tǒng)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)鴪D像進(jìn)行快速識別，與執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制模塊聯(lián)動準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)垃圾的分類投放。經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，系統(tǒng)響應(yīng)速度快且具有較高的準(zhǔn)確率。

表1 硬件測試結(jié)果

4 結(jié) 語

為進(jìn)一步將垃圾分類落到實(shí)處，本文綜合運(yùn)用人工智能、圖像處理、智能控制等技術(shù)設(shè)計(jì)了一種智能垃圾分類裝置。主要對系統(tǒng)的電控和機(jī)械結(jié)構(gòu)方面進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計(jì)，經(jīng)過實(shí)物安裝、調(diào)試、測試和驗(yàn)證，證明系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率均能夠達(dá)到預(yù)期效果。然而，由于各方面條件的限制，在同時(shí)投放多個(gè)垃圾或者不同光照等較為復(fù)雜場景下，系統(tǒng)的識別和分類結(jié)果較差。后續(xù)將進(jìn)一步結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新技術(shù)和平臺進(jìn)行研究與改進(jìn)。