浅析基于机器视觉的智能垃圾分拣系统

焦新源 王钰霖 刘厚权 石罗晶

摘要：近年来，随着经济的发展和人民生活水平的提高，社会上对环境保护越来越重视，如何处理垃圾成为大众关注的问题。传统垃圾分类已无法适应工业和生活需要，科学技术不断升级，各类智能垃圾分类系统也应运而生。基于机器视觉的智能垃圾分拣系统是一种结合图像识别神经网络技术、机械手臂智能控制和云端大数据平台的系统。这几种技术的结合能能共享不同智能机器人的废弃物识别经验，实现垃圾分类的自动化、高效化、智能化。文章针对基于机器视觉的智能垃圾分拣系统的工作原理，通过分析发现，该系统拥有高智能化、资源高回收化以及节约人力成本等明显优势，具有商业价值和现实意义。

关键词：垃圾分类;机器视觉;智能分拣系统

随着中国经济的发展和人民生活水平的提高，社会生产生活过程中不可避免地产生大量的垃圾，如何处理工业和生活垃圾成为我们日益关注的问题。据不完全统计，我国居民每年排放的生活垃圾达4亿吨，如：各种食品包装、厨余废物以及各种快递包装等。如果将所有垃圾通过高温焚化或是简单的填埋处理，会出现土壤和地下水污染的问题，严重的环境污染会影响到人们的生活。同时，废品回收站的数量日益减少和可回收垃圾的增加，使得大量纸箱、塑料瓶、易拉罐、玻璃瓶都被直接扔到垃圾桶里，造成了财富与资源的浪费。废旧塑料、铝制品和食品类废物经过技术的处理可以变废为宝，成为柴油、铝矿、有机肥料等资源。2019年，垃圾分类入选“中国媒体十大流行语”。人们对垃圾分类等环保问题的重视，为智能垃圾分拣系统的研究增添了热度。

一、目前垃圾分拣中存在的问题和原因

我们能在日常生活中看到，越来越多的城市在社区中引入了分类垃圾桶。然而，根据调查报告显示，只有52.08%的人会进行可回收和不可回收的垃圾分类，居民对于垃圾分类的意识淡薄，极少数人会自发对垃圾进行分类后投放入正确的垃圾桶，通过国民自发的分拣在短時间内很难实现。一些垃圾回收员在收集垃圾时也没有分门别类，而是将各种垃圾一并倒入垃圾车中运送到垃圾站，前期的分类工作也变得功亏一篑。据中国青年网数据显示，上海每天产生的生活垃圾有2万多吨[1]，大量无序垃圾的产生导致了在垃圾回收站的人工分拣工作难度增加，部分工作人员无法承受在恶劣环境下的高强度劳动，垃圾分拣中心存在长期的人员短缺问题。垃圾站的人工分拣无法保证高强度下分拣的准确性，而简单地根据垃圾轻重、磁性、弹性等物理化学性质统一分拣极易造成资源的浪费和处理厂环境的二次污染，难以满足实际的需要。

我国垃圾分类处理效率低、工作难度大、人力资源短缺等问题是由多方面原因引起的，例如缺乏关于垃圾分类的法规条例和管理办法、垃圾分类处理体系不完善、人口红利逐渐减弱等。随着机器人技术的普及，垃圾分类技术进一步发展，将机器人应用到垃圾分类领域来代替人工分拣操作是未来行业发展的趋势，这不仅能够降低人工成本、提高生产效率，还能实现工业、农业、服务业的绿色和可持续性发展。

二、国内外智能垃圾分类系统的发展状况

针对垃圾分类存在的问题，学者们聚焦于如何提升垃圾分类的处理效率，将资源利用率最大化。智能垃圾分类系统的出现降低了处理垃圾消耗的成本和造成的环境污染，同时解决了劳动力短缺的问题。智能垃圾分拣系统可以专项分拣出每一类垃圾，投放入不同类别的垃圾桶中，再利用机械传输带或机械臂传输至不同的垃圾处理机械中。对应的垃圾处理机械中，针对不同的材料采用适应的处理方法，尽较小可能避免资源的浪费，也因为垃圾分拣使垃圾场采购了不同类别的垃圾处理机械，虽然暂时的增加了成本，但这些垃圾处理机械增加了使用率和寿命，由于较高效率的处理垃圾使这些机械平均使用成本降低。由系统定义的操作可以保证在不同的垃圾流速下分拣的准确性，大大减少了因为疲劳造成的人工分拣误差。

国内外市场上已经出现了各类智能垃圾分类处理技术，如：英国恩派特在垃圾分拣上申请了物料剪切撕扯设备专利、料斗式打包机专利、油桶压扁机专利等等。从工业应用上来看，目前国内在垃圾智能分拣的实现上大多数是分类别的垃圾分拣，如攀奇的150全自动垃圾分拣机针对的主要问题是建筑垃圾、恩派特的垃圾分选机针对的主要问题是生活垃圾、轻石的自动提升上料系统针对的则是厨余垃圾。它们因为技术原理的不同，每个设备仅仅只能基于一类垃圾上进行分类，更适应小范围为大量产生固定垃圾的场所，如建筑工地或聚集性的餐饮行业，针对这一类垃圾的不同性质可以快速的进行分拣。与上述工业垃圾分拣的不同，广东轻工职业技术学院自2014年起投放了一批智能垃圾分类垃圾桶[2]。这种智能垃圾桶是通过人工初步分拣垃圾，再经过仪器的识别判定该分类是否准确。这种方式可以依托于居民垃圾分类的意识，通过刷卡开放垃圾桶，同时记录下垃圾投放者的身份与投放时间并自动识别垃圾分类是否准确，利用数据管理垃圾分类。

三、基于机器视觉的智能垃圾分拣系统

基于机器视觉的智能垃圾分拣系统是一种结合图像识别神经网络技术、机械手臂智能控制和云端大数据平台的系统，能共享不同智能机器人的废弃物识别经验，并结合提供图像到感知学习与机器人技术，实现垃圾分类的自动化、高效化、智能化。智能垃圾分拣机器人的工作原理主要如下：

1. 基于机器视觉进行垃圾分拣。首先，智能垃圾分拣机器人具有图像识别神经网络，可以识别垃圾的不同形态与系统的图片库进行比对，在达到一定对比度后可以准确的抓取垃圾放入对应的垃圾回收筐中。机器视觉的实现又大致分为以下几个步骤：第一步，存入大量图片，使模型进行深度学习Tensorflow库生成训练结果。第二步，进行图像处理与识别，识别系统通过阈值处理、图像增强、高斯模糊等图像预处理技术识别摄像头拍摄的照片并使用Tensorflow库将训练好的模型分析经过图像预处理后的图像。给出图片在库中所有图片的对比度，将对比度大于90%的图片类别认定为垃圾分类的类别[3]。视觉分析结束后机械臂通过对应类别传入进系统的信号将垃圾放入不同的垃圾回收框中。

2. 系统的自动更新与学习。若垃圾分拣过程中出现无法识别的物体，将由人工再次进行判断，同时将人工判断结果对未识别出物体的各个形态图片加入库中，实现系统信息的更新。除此，云端大数据平台共享不同智能机器人的废弃物识别经验，使所有能连接云端的垃圾分拣机器人实现资源共享，增添机器人对垃圾识别的经验，识别能力以及准确度可以大大提升。

3. 机械手臂的智能控制。针对垃圾的形态各异、轻重差异，机械手臂不仅仅是简单的抓用 TB6600驱动器和57步进电机，实现了垃圾桶的自动选择功能。TB6600是一款专业的两相步进电机驱动器，用TB6600控制机械手臂可实现机械手臂的正反转控制、旋转角度控制等，且相对于其他的驱动器TB6600具有振动小、噪声低、速度快等優势。同时，单片机对接收到的信号进行处理，控制57步进电机旋转一定角度，将垃圾选择视觉处理中分析得到的垃圾类别对应的垃圾桶进行垃圾自动投放[4]。

四、结语

智能垃圾分类系统是科学技术发展提高人民生活质量的一大应用，它能摆脱因人力资源而制约的效率问题，带来资源再利用、保护环境等好处。基于机器视觉的智能垃圾分拣系统应用大数据、图片识别等技术的垃圾分拣系统将垃圾进行精确、快速的分类，较人工分拣平台回收垃圾的速度和精确性上有了极大的改善。通过智能垃圾分拣系统将垃圾进行分类，垃圾的循环利用变得智能化，也对人力、环境资源起到了最大化的利用，实现垃圾回收工作的无人化和各行各业的可持续性发展。未来，我们将不断从技术上升级，对智能垃圾分类进行更深入的实践探索。

参考文献：

[1] 许婧. 上海每天产生生活垃圾2万多吨，将推分类减量[EB/OL]. https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1627760129571831217&wfr=spider&for=pc， 2019-03-12.

[2] 王毅. 我国城市垃圾分类系统工程实施中的问题与对策[J]. 城乡建设， 2019（23）：4.

[3] 刘旭东， 张艳芬， 赵俊杰. 基于ROS和计算机视觉的智能垃圾分类系统设计[J]. 电子制作， 2020（23）：45-60.

[4] 余骁， 刘硕. 基于深度学习与单片机的智能垃圾分类系统设计[J]. 物联网技术， 2021， 11（12）：107-109.