基于深度学习的智能堆肥垃圾桶分类处理系统＊

2021-04-13郭昌鑫吴健杰傅家怡巫坤铤陈公兴周卫星

科技与创新 2021年6期

郭昌鑫，吴健杰，傅家怡，巫坤铤，陈公兴，周卫星

郭昌鑫1，吴健杰1，傅家怡1，巫坤铤2，陈公兴1，周卫星1

（1.广州理工学院电气与电子工程学院，广东广州 510540；2.广州棒谷科技股份有限公司，广东广州 510435）

“谁知盘中餐，粒粒皆辛苦”，每一粒粮食都是来之不易的。食物浪费既耗费人力物力，也会对环境造成不利影响。剩余食物放久之后会变质，误食后会危害人体健康，而利用这些食物做成堆肥，变成植物所需的有机物，可减少环境污染。因此，提出了基于深度学习的智能堆肥垃圾桶分类处理系统。经测试，该系统功能稳定，误差较小，具有一定的应用价值。

食物浪费；深度学习；识别分类；堆肥

1 引言

随人民生活条件的提高，食物浪费的现象越来越严重。据不完全统计，全球每年浪费食物高达13亿t，相当于3 600万辆18轮大型货车的质量，这些食物产生的温室气体排放量高达33亿t，相当于美国道路交通2010年排放总量的两倍多，这将直接导致全球气候变暖。因此，有必要在厨余垃圾产生时就利用起来，做成有机肥，为植物提供所需的养分。现阶段国内外处理餐厨垃圾的方法有很多，较为常用的方法有机械破碎、卫生填埋、焚烧发电、厌氧发酵、好氧发酵等[1]。

然而，厨余垃圾组分时空差异明显，其pH值因中国各地饮食习惯不同有所差异，多数小于7.0，甚至小于6.0，少数偏碱性，C/N一般低于15∶1，以纤维性食物为主时较高，以蛋自性食物为主时则较低[2]。同时，厨余垃圾具有很强的分散性，收运成为要重点解决的问题，目前看来，厨余垃圾不适合集中统一处理，实行以家庭为单位的分散处理成为必需措施[3]。因此，智能堆肥垃圾桶分类处理系统将有效地解决厨余垃圾处理问题。

2 系统整体方案设计

制作堆肥需要热、水、实物、空气，缺一不可。首先由摄像头识别厨余垃圾（包括水果、果皮、蔬菜等）后，由树莓派进行识别分类并存放至搅拌区，其次是将识别到富含碳的物质（比如干树叶、木屑、小树枝等）和富含氮的物质（比如菜渣、咖啡渣等）一起存放到粉碎区并进行粉碎。当厨余垃圾到达一定高度后，系统自动将粉碎区的物质倒入搅拌区进行翻搅，系统自动检测桶内温湿度，当湿度过低将打开水泵进行喷雾，让堆肥材料保持足够湿度。同时还具备手机实时监测pH值、负离子发生器清除异味等功能，系统整体设计框图如图1所示。

图1 系统整体设计框图

3 硬件结构

3.1 单片机

本系统的主控为STM32单片机，并负责一些底层操作。当树莓派识别并分类垃圾后，将信号传送给单片机，单片机即可驱动盖子翻转，把垃圾引入指定区域。同时还负责环境温湿度、pH值等实时检测等。

3.2 树莓派

作为系统的核心部件，内部搭载TensorFlow模型库中训练的Faster-RCNN模型，训练过程中需要大量不同类别的“垃圾”图片，即为让机器认识“垃圾”的一个过程，做到识别并分类垃圾。

3.3 舵机

主要负责分类时驱动盖子打开。单片机系统实现对舵机输出转角的控制，必须要完成2个任务：①产生基本的PWM周期信号；②脉宽的调整，即用单片机模拟PWM信号的输出，并且调整占空比来达到控制目的[4]。

4 软件设计

树莓派识别分类垃圾流程图及单片机处理垃圾流程图如图2、图3所示。系统分类垃圾采用的分类模型是Faster-RCNN，该模型引入了RPN，即真正意义上把物体检测整个流程融入到一个神经网络中，具备自动提取功能，速度比Fast-RCNN模型快10倍。

图2 树莓派识别分类垃圾流程图

图3 单片机处理垃圾流程图

在整个堆肥过程中，测量30 d内碳总量、氮总量、pH值的变化，各变化曲线如图4、图5、图6所示，其中碳总量程下降趋势，较初值下降了10.5%，说明堆肥过程中挥发了含碳的气体，而氮总量增加了2.5%，则该堆肥可为植物提供所需的氮元素。pH值由6.0变化到7.8，表面整个堆肥过程中微生物有较高的活性，且满足《有机肥料》要求的5.5～8.5。

5 测验结果与分析

调试初期桶内气体传感器对异味设定的灵敏度过高，在气体浓度较低时就误启动负离子发生器清除异味，而此时该浓度却不足以引起人体的察觉，导致负离子发生器频繁的开启，这不仅增加电能的消耗，而且大大缩短了负离子发生器的使用寿命。好氧堆肥过程由一系列生物氧化-还原反应组成，电子供体包括含氮有机物、碳氢化合物、酯类、多种有机酸及醇类，电子受体为O，堆肥是多种微生物相对多种底物进行协同作用的复杂生化过程[5]。研究过程中发现，在有氧堆肥中引起人体嗅到臭味的主要是氨气和硫化氢这两种气体，因此需要对其实时监测，经过大量测验，当氨气浓度达到6 mg/m3时才会引起人体的察觉，但是当国家规定的氨气安全指标为最高浓度不超过0.2 mg/m3，则需把传感器检测值设在0.2 mg/m3，超过该设定值就会自动清除异味。

图4 碳总量变化

图5 氮总量变化

图6 pH值变化

6 结束语

本文介绍了基于深度学习的智能堆肥垃圾桶分类处理系统及实现过程，堆肥其实是利用自然界中的分解者分解有机物，并将其分解为富含营养的土壤，而土壤又可以重新用来种树种菜，无需再施肥，智能堆肥垃圾桶实物如图7所示。针对厨余垃圾难收集、处理时间紧急、难以处理以及污染大等这一系列的特点，本设计以家庭为单位更有利于收集，而且堆肥周期短。其有氧堆肥较无氧堆肥有更大的优势，首先在有氧堆肥的过程中无异味产生，而无氧堆肥的过程中会散发出强烈的恶臭。自党的“十九大”召开以来，国家已经越来越重视环境保护和垃圾分类，中国在对厨余垃圾的处理上还是有所欠缺，本设计如果能够普及，即可大大填补这一空白。以家庭为单位的自我收集的方式，可以减少大量的人力输出，把污染物变成堆肥的方式，不仅为人类社会作出贡献，更为保护环境贡献一份力量，为绿色生态环境打造出一条可持续发展的星光大道。